Aquí hay un secreto poco agradable sobre la infraestructura de IA: algunos de los hardware más caros del planeta pasan una sorprendente cantidad de tiempo haciendo absolutamente nada. Las GPUs, los motores de entrenamiento e inferencia de IA modernos, con frecuencia permanecen inactivas mientras esperan que los datos lleguen desde los sistemas de almacenamiento. DDN y Nvidia ahora colaboran para solucionar este problema, permitiendo que las GPUs inicien el acceso a los datos directamente, eliminando al intermediario.
La asociación se centra en la plataforma de inteligencia de datos Infinia de DDN, que se integra con la iniciativa Storage-Next de Nvidia para permitir operaciones de datos iniciadas por GPU. En inglés: en lugar de que las GPU esperen educadamente a que las CPU obtengan y entreguen los datos, ahora las GPU pueden acceder y obtener ellas mismas lo que necesitan.
Lo que realmente hace la tecnología
El resultado es una latencia reducida, una sobrecarga de CPU minimizada y una utilización de GPU significativamente mejor. Para las organizaciones que operan fábricas de IA a gran escala, donde miles de GPUs funcionan en conjunto, incluso mejoras marginales en la utilización se traducen en ahorros de costos significativos.
El CTO de DDN, Sven Oehme, enmarcó la colaboración en términos económicos, señalando mejoras en “la economía de la IA a escala”. Jason Hardy, vicepresidente de Tecnología de Almacenamiento de Nvidia, enfatizó la integración fluida entre la infraestructura de cómputo y la de datos como una ventaja clave.
La tecnología se integra en la estrategia de plataforma más amplia de Nvidia para 2026, que incluye la plataforma Nvidia Rubin y las DPUs BlueField-4.
Una asociación de una década de antigüedad
DDN y Nvidia han estado trabajando juntas desde 2016, cuando DDN se convirtió en el primer proveedor de almacenamiento en certificar su plataforma con la tecnología GPUDirect Storage de Nvidia.
GPUDirect Storage permitía que los datos se movieran directamente entre el almacenamiento y la memoria GPU sin pasar primero por la memoria del sistema. La nueva colaboración con Infinia lleva este concepto más lejos, otorgando a las GPU la capacidad de iniciar activamente esas transferencias de datos en lugar de recibirlas pasivamente.
DDN planea demostrar estas capacidades en el Flash Memory Summit, donde se espera que la empresa comparta indicadores de rendimiento y detalles sobre la disponibilidad operativa.
Por qué esto importa para el mercado de infraestructura de IA
A medida que los modelos crecen en tamaño y los conjuntos de datos de entrenamiento se amplían, la brecha entre la capacidad de cómputo y la entrega de datos se amplía. Los entrenamientos de IA a gran escala pueden implicar petabytes de datos distribuidos en sistemas de almacenamiento distribuidos. Cada microsegundo de latencia en el acceso a los datos se acumula a través de miles de GPUs y millones de iteraciones de entrenamiento.
En lugar de simplemente hacer más rápida el almacenamiento, DDN y Nvidia están repensando por completo cómo fluyen los datos a través del sistema. Otorgar a las GPU una agencia directa sobre las operaciones de datos representa un cambio fundamental en el funcionamiento de la infraestructura de IA.