Aqui está um segredo sujo sobre a infraestrutura de IA: alguns dos hardware mais caros do planeta passam uma quantidade surpreendente de tempo fazendo absolutamente nada. As GPUs, as máquinas de trabalho do treinamento e da inferência de IA modernos, frequentemente ficam ociosas enquanto aguardam os dados chegarem dos sistemas de armazenamento. A DDN e a Nvidia agora estão colaborando para resolver esse problema, permitindo que as GPUs iniciem o acesso aos dados diretamente, eliminando o intermediário.
A parceria centra-se na plataforma de inteligência de dados Infinia da DDN, que se integra à iniciativa Storage-Next da Nvidia para permitir operações de dados iniciadas por GPU. Em inglês: em vez de as GPUs aguardarem educadamente que as CPUs busquem e entreguem os dados, as GPUs agora podem buscar diretamente o que precisam.
O que a tecnologia realmente faz
O resultado é latência reduzida, sobrecarga de CPU minimizada e utilização de GPU significativamente melhor. Para organizações que operam fábricas de IA em grande escala, onde milhares de GPUs operam em conjunto, até melhorias marginais na utilização se traduzem em economias de custo significativas.
O CTO da DDN, Sven Oehme, contextualizou a colaboração em termos econômicos, apontando melhorias na “economia da IA em escala”. Jason Hardy, vice-presidente de Tecnologia de Armazenamento da Nvidia, enfatizou a integração perfeita entre infraestrutura de computação e de dados como uma vantagem-chave.
A tecnologia se encaixa na estratégia mais ampla da Nvidia para a plataforma de 2026, que inclui a plataforma Nvidia Rubin e as DPUs BlueField-4.
Uma parceria décadas em construção
A DDN e a Nvidia vêm trabalhando juntas desde 2016, quando a DDN se tornou o primeiro fornecedor de armazenamento a certificar sua plataforma com a tecnologia GPUDirect Storage da Nvidia.
O GPUDirect Storage permitia que os dados se movessem diretamente entre o armazenamento e a memória da GPU, sem passar primeiro pela memória do sistema. A nova colaboração com a Infinia leva esse conceito adiante, permitindo que as GPUs iniciem ativamente essas transferências de dados, em vez de recebê-las passivamente.
A DDN planeja demonstrar essas capacidades na Flash Memory Summit, onde a empresa deve compartilhar benchmarks de desempenho e detalhes sobre disponibilidade operacional.
Por que isso importa para o mercado de infraestrutura de IA
À medida que os modelos crescem e os conjuntos de dados de treinamento se expandem, a lacuna entre a capacidade de computação e a entrega de dados se amplia. Execuções de treinamento de IA grandes podem envolver petabytes de dados distribuídos em sistemas de armazenamento distribuídos. Cada microssegundo de latência no acesso aos dados se acumula em milhares de GPUs e milhões de iterações de treinamento.
Em vez de simplesmente tornar o armazenamento mais rápido, a DDN e a Nvidia estão repensando completamente como os dados fluem pelo sistema. Dar às GPUs agência direta sobre operações de dados representa uma mudança fundamental no funcionamento da infraestrutura de IA.