Voici un secret malheureux sur l’infrastructure de l’IA : certains des matériels les plus coûteux au monde passent une partie surprenante de leur temps à ne rien faire du tout. Les GPU, les machines de travail de l’entraînement et de l’inférence modernes en IA, restent fréquemment inactifs en attendant que les données arrivent depuis les systèmes de stockage. DDN et Nvidia collaborent désormais pour résoudre ce problème en permettant aux GPU d’initier directement l’accès aux données, en supprimant l’intermédiaire.
Le partenariat repose sur la plateforme d'intelligence des données Infinia de DDN, qui s'intègre à l'initiative Storage-Next de Nvidia pour permettre des opérations de données initiées par GPU. En anglais : au lieu que les GPU attendent poliment que les CPU récupèrent et livrent les données, les GPU peuvent désormais se connecter directement pour récupérer ce dont ils ont besoin.
Ce que la technologie fait réellement
Le résultat est une latence réduite, une charge CPU minimisée et une utilisation du GPU nettement améliorée. Pour les organisations qui exploitent de grandes usines d'IA, où des milliers de GPU fonctionnent en concert, même de légères améliorations de l'utilisation se traduisent par des économies de coûts significatives.
Le CTO de DDN, Sven Oehme, a encadré la collaboration en termes économiques, en soulignant les améliorations apportées à « l'économie de l'IA à grande échelle ». Jason Hardy, vice-président de la technologie de stockage chez Nvidia, a mis l'accent sur l'intégration fluide entre l'infrastructure de calcul et l'infrastructure de données comme avantage clé.
La technologie s'inscrit dans la stratégie globale de plateforme 2026 de Nvidia, qui inclut la plateforme Nvidia Rubin et les DPUs BlueField-4.
Un partenariat fruit d'une décennie de collaboration
DDN et Nvidia collaborent depuis 2016, lorsque DDN est devenu le premier fournisseur de stockage à certifier sa plateforme avec la technologie GPUDirect Storage de Nvidia.
GPUDirect Storage permettait aux données de se déplacer directement entre le stockage et la mémoire GPU sans passer par la mémoire système. La nouvelle collaboration avec Infinia va plus loin en donnant aux GPU la capacité d'initier activement ces transferts de données, plutôt que de les recevoir passivement.
DDN prévoit de démontrer ces capacités lors du Flash Memory Summit, où l'entreprise devrait partager des benchmarks de performance et des détails sur la disponibilité opérationnelle.
Pourquoi cela compte pour le marché de l'infrastructure IA
À mesure que les modèles deviennent plus grands et que les jeux de données d'entraînement s'élargissent, l'écart entre la capacité de calcul et la livraison des données s'agrandit. Les grands entraînements d'IA peuvent impliquer des pétaoctets de données répartis sur des systèmes de stockage distribués. Chaque microseconde de latence lors de l'accès aux données s'accumule à travers des milliers de GPU et des millions d'itérations d'entraînement.
Plutôt que de simplement accélérer le stockage, DDN et Nvidia repensent entièrement la manière dont les données circulent dans le système. Donner aux GPU une agence directe sur les opérations de données représente un changement fondamental dans le fonctionnement de l’infrastructure IA.