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WEKA stellt NVIDIA-Integration und Augmented Memory Grid vor

AI  ◇  Unternehmen

WEKA hat seine strategische Integration mit dem Referenzdesign der NVIDIA AI Data Platform bekannt gegeben. Das Unternehmen erhielt wichtige NVIDIA-Speicherzertifizierungen, um eine optimierte Infrastruktur bereitzustellen, die speziell auf agentenbasierte KI und komplexe Schlussfolgerungsmodelle zugeschnitten ist. Parallel dazu stellte WEKA seine innovative Augmented Memory Grid-Funktion und zusätzliche Zertifizierungen für NVIDIA Cloud Partner (NCP)-Referenzarchitekturen vor, darunter NVIDIA GB200 NVL72 und NVIDIA-Certified Systems Storage für KI-Fabrikimplementierungen im Unternehmensmaßstab.

Beschleunigung von KI-Agenten

Die NVIDIA AI Data Platform stellt einen bedeutenden Fortschritt in der KI-Infrastruktur von Unternehmen dar und integriert nahtlos die NVIDIA Blackwell-Architektur, NVIDIA BlueField DPUs, Spectrum-X-Netzwerke und die NVIDIA AI Enterprise-Software. Durch die Kombination dieser fortschrittlichen NVIDIA-Infrastruktur mit der WEKA Data Platform können Unternehmen eine massiv skalierbare Speicherbasis bereitstellen, die speziell für hochleistungsfähige KI-Inferenz-Workloads entwickelt wurde.

Diese integrierte Lösung adressiert direkt die wachsenden Anforderungen an Enterprise-KI und bietet KI-Abfrageagenten einen nahtlosen, beschleunigten Zugriff auf kritische Geschäftsinformationen. Dies führt zu einer deutlich verbesserten Inferenzleistung und Argumentationsgenauigkeit. Die Datenplattform von WEKA stellt sicher, dass KI-Systeme Daten schnell in verwertbare Informationen umwandeln und so das anspruchsvolle Denken unterstützen, das KI-Modelle der nächsten Generation benötigen.

WEKA Erweitertes Speicherraster

Agentische KI-Modelle entwickeln sich kontinuierlich weiter und können größere Kontextfenster, umfangreiche Parameterzahlen und einen höheren Speicherbedarf bewältigen. Diese Fortschritte stoßen oft an die Grenzen herkömmlicher GPU-Speicherkapazitäten und führen zu Engpässen bei der KI-Inferenz. WEKA begegnet diesen Herausforderungen mit seiner bahnbrechenden Augmented Memory Grid-Lösung. Diese Innovation erweitert den verfügbaren Speicher für KI-Workloads und ermöglicht Petabyte-Schritte – weit über die aktuellen Ein-Terabyte-Begrenzungen hinaus.

Erweiterter Speicher für KI-Inferenz – Augmented Memory Grid

Das Augmented Memory Grid von WEKA verbessert die KI-Inferenz erheblich, indem es die Datenplattform-Software von WEKA mit den beschleunigten Rechen- und Netzwerktechnologien von NVIDIA kombiniert. Diese Kombination ermöglicht einen Zugriff mit nahezu Speichergeschwindigkeit und einer Latenzzeit von Mikrosekunden, was die Token-Verarbeitungsleistung und die allgemeine Effizienz der KI-Inferenz deutlich verbessert.

Zu den wichtigsten Vorteilen des Augmented Memory Grid von WEKA gehören:

  • Deutlich reduzierte Latenz: In Tests mit 105,000 Token lieferte das Augmented Memory Grid von WEKA eine bemerkenswerte 41-fache Verbesserung der Zeit bis zum ersten Token im Vergleich zu herkömmlichen Neuberechnungsmethoden.

  • Optimierter Token-Durchsatz: Die Lösung von WEKA verarbeitet Inferenz-Workloads effizient über Cluster hinweg und erreicht einen höheren Token-Durchsatz bei geringeren Gesamtkosten. Dadurch werden die Kosten pro verarbeitetem Token systemweit um bis zu 24 % gesenkt.

Diese Leistungssteigerungen führen direkt zu einer verbesserten wirtschaftlichen Effizienz und ermöglichen es Unternehmen, KI-gesteuerte Innovationen zu beschleunigen, ohne die Modellfunktionen oder die Infrastrukturleistung zu beeinträchtigen.

WEKApod Nitro

WEKApod Nitro Data Platform-Geräte haben mehrere NVIDIA-Zertifizierungen erhalten, wodurch sich WEKA als führender Anbieter von Hochleistungsspeichern für Unternehmens-KI etabliert hat:

  • NVIDIA Cloud Partner (NCP)-ZertifizierungWEKApod Nitro gehört zu den ersten Speicherlösungen, die für NVIDIAs NCP-Referenzarchitekturen zertifiziert sind, darunter HGX H200, B200 und GB200 NVL72. Diese Geräte unterstützen Dienstanbieter und Entwickler durch die Unterstützung massiver GPU-Cluster – bis zu 1,152 GPUs in einer 8-HE-Konfiguration – und bieten gleichzeitig eine außergewöhnliche Leistungsdichte und Energieeffizienz.

  • NVIDIA-zertifizierte SystemspeicherbezeichnungWEKApod Nitro-Geräte haben die neue Enterprise-Storage-Zertifizierung von NVIDIA erhalten. Diese Zertifizierung gewährleistet die Kompatibilität mit NVIDIA Enterprise-Referenzarchitekturen und Best Practices. Diese Auszeichnung bestätigt, dass die WEKA-Datenplattform optimale Speicherleistung, Effizienz und Skalierbarkeit für anspruchsvolle KI- und HPC-Implementierungen in Unternehmen bietet.

Nilesh Patel, Chief Product Officer von WEKA, betonte das transformative Potenzial dieser Partnerschaft mit NVIDIA. Patel verglich diese Entwicklung mit Durchbrüchen in der Luft- und Raumfahrt und erklärte: „So wie das Durchbrechen der Schallmauer neue Grenzen erschlossen hat, durchbricht WEKAs Augmented Memory Grid die KI-Speicherbarriere, erweitert den GPU-Speicher drastisch und optimiert die Token-Effizienz. Diese Innovation verändert die KI-Token-Ökonomie grundlegend und ermöglicht schnellere Innovationen und niedrigere Kosten ohne Leistungseinbußen.“

Rob Davis, Vice President of Storage Networking Technology bei NVIDIA, betonte die Bedeutung dieser Integration: „Unternehmen, die agentenbasierte KI und Reasoning-Modelle einsetzen, benötigen beispiellose Effizienz und Skalierbarkeit. Die Kombination von NVIDIA- und WEKA-Technologien stellt sicher, dass KI-Agenten während der Inferenz mit unübertroffener Geschwindigkeit und Genauigkeit auf Daten zugreifen und diese verarbeiten können.“

Verfügbarkeit

  • Die NCP-Referenzarchitektur von WEKA für NVIDIA Blackwell-Systeme wird im März verfügbar sein.
  • Die WEKA Augmented Memory Grid-Funktion wird für Kunden der WEKA Data Platform im Frühjahr 2025 allgemein verfügbar sein.

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Harold Fritts

Ich bin in der Technologiebranche tätig, seit IBM Selectric gegründet hat. Mein Hintergrund ist jedoch das Schreiben. Also beschloss ich, aus dem Vorverkaufsgeschäft auszusteigen und zu meinen Wurzeln zurückzukehren, ein bisschen zu schreiben, mich aber immer noch mit Technologie zu beschäftigen.