VDURA 和 Wasabi Technologies 已結成技術聯盟，將 GPU 鄰近的 AI 資料基礎設施與價格可預測的、與 S3 相容的雲端儲存連接起來。
該合作項目面向人工智慧工廠、新型雲端平台和企業級高效能運算環境，這些環境需要將活躍資料集和模型檢查點保留在靠近GPU的位置，同時將非活躍資料遷移到成本更低的雲端。此方法旨在支援長期資料保留、資料保護、資料治理和資料重複使用，同時不會佔用高效能儲存容量。
核心運作模式是在資料活躍時將其保留在運算資源附近，並在資料閒置時將其遷移。人工智慧基礎設施團隊經常將不活躍的資料集、檢查點和模型工件保留在高效能係統上，因為資料遷移可能會引入運維複雜性、存取限制和不確定的雲端成本。這會導致昂貴的效能資源被不再需要低延遲存取的資料佔用。此外，這也會使保留的資料更難進行安全保護、管理和重複使用。
VDURA為活躍的 AI 工作負載提供高效能層級。其平台透過 GPU 鄰近的平行檔案系統效能、RDMA 資料路徑和 POSIX 相容性，支援資料集暫存、模型載入、訓練、檢查點和推理。該平台將 NVMe 快閃記憶體和 HDD 儲存與原生 S3 介面整合在一個統一的全域命名空間中。
Wasabi提供雲端儲存層，用於主動歸檔和長期保存。不再由 GPU 直接使用的數據，包括數據集、檢查點、模型版本和衍生工件，可以儲存在 Wasabi 中，以實現數據保護、合規性、災難恢復以及跨站點或計算環境共享。這些數據仍可用於未來的重新訓練、模型比較和治理活動。
Wasabi 的標準套餐不收取 GB 計算的出站流量費或 API 請求費。該公司將這種定價模式定位為一種幫助企業預測保留和重複使用 AI 資料成本的方法，而無需承擔可變的檢索費用。
分層資料部署在大規模雲端基礎架構中已十分普遍，其中高效能係統與經濟高效的容量平台相結合。 VDURA 和 Wasabi 將同樣的模式應用於人工智慧基礎設施，它們透過兩個專用系統，利用開放介面連接，而非單一的封閉平台。
VDURA 執行長 Ken Claffey 表示，用於 GPU 處理的效能基礎設施針對速度和活躍工作負載進行了最佳化。同時，檢查點、資料集版本和模型工件需要安全且可預測的長期儲存。他將此次合作描述為將資料遷移整合到 AI 生命週期中，同時結合 VDURA 的高效能儲存和 Wasabi 的雲端物件儲存的一種方式。
Wasabi Technologies全球行銷資深副總裁Laurie Mitchell表示，人工智慧資料在訓練完成後仍然具有價值。它可以支援未來的模型，提供用於治理的審計跟踪，並作為比較的基準。她表示，此次合作旨在簡化GPU鄰近基礎設施與獨立的、相容S3的雲端儲存之間的連接，使企業能夠掌控自身的資料和成本，而無需將兩者綁定到任何一家超大規模雲端服務供應商。
該聯盟將在 2026 年 8 月 4 日至 6 日在拉斯維加斯威尼斯人酒店舉行的 Ai4 展會上亮相，Wasabi 將在 935 號展位參展。
Amazon