Odaily Planet Daily News: NVIDIA lançou os resultados de benchmark de armazenamento da CPU Vera, mostrando que seu processador de armazenamento NVIDIA BlueField-4 STX pode melhorar significativamente o desempenho de criptografia, compressão, verificação de integridade e recuperação de dados em armazenamento nativo de IA, ajudando empresas a atender às crescentes demandas de processamento de dados na era do Agentic AI.
A NVIDIA afirma que, à medida que os AI Agents realizam recuperação de conhecimento, chamada de ferramentas, gerenciamento de memória de longo prazo e processamento de janelas de contexto maiores, os sistemas de armazenamento deixam de ser simples componentes de leitura e gravação de dados, tornando-se um componente crítico no processo de inferência de IA. Grandes volumes de dados precisam ser criptografados, compactados, verificados e recuperados ao longo do caminho de armazenamento, tarefas geralmente realizadas pelo CPU, que podem se tornar gargalos de desempenho na infraestrutura de IA. Testes de referência mostram que o processador de armazenamento BlueField-4 STX com Vera CPU apresenta aumento de desempenho em várias tarefas de armazenamento em comparação com CPUs x86: desempenho de criptografia AES-128 aumentou até 1,43 vezes
Desempenho de descriptografia AES-128 aumenta até 1,29 vezes
Desempenho de recuperação de dados Reed-Solomon aumentado em até 3,26 vezes
Desempenho da verificação de integridade CRC32C aumentou em até 3,67 vezes
Desempenho de compactação aumentado em até 3,29 vezes
Descompressão com desempenho aumentado em até 1,72 vezes
Desempenho máximo aumentado em 3,21 vezes com o processo de armazenamento em múltiplas etapas de compactação e criptografia
A NVIDIA afirma que a expansão tradicional da capacidade de processamento de armazenamento por CPU geralmente exige aumentar o número de núcleos, o consumo de energia e os custos de refrigeração, enquanto o armazenamento nativo de IA precisa manter baixa latência em ambientes com maior concorrência e volumes de dados maiores. A Vera aumenta a capacidade de processamento por unidade de recurso de CPU, ajudando os sistemas de armazenamento a suportar mais cargas de trabalho de AI Agent sem aumentar significativamente os custos da infraestrutura.