NVIDIA 的 Vera BlueField-4 STX 存儲處理器可將資料任務提升高達 3.67 倍

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AI summary icon精華摘要
NVIDIA 的 Vera BlueField-4 STX 存儲處理器可將數據任務提升高達 3.67 倍，MetaEra 報告稱在加密、壓縮和數據恢復方面均有顯著提升。該晶片提供 1.43 倍更高的加密吞吐量、3.26 倍更快的 Reed-Solomon 恢復速度，以及 3.67 倍更快的 CRC32C 檢查速度。專為分散式存儲環境設計，該處理器採用 88 個 Armv9.2 核心，降低 AI 存儲系統中的 CPU、功耗和散熱需求。去中心化存儲解決方案可從提升的效率與性能中受益。
ME AI 消息，英偉達（NVIDIA）公布 Vera BlueField-4 STX 存儲處理器最新基準測試結果，顯示其基於 Vera CPU 架構的 AI 原生存儲平台在加密、壓縮、數據完整性校驗和恢復等關鍵任務中，相比傳統 x86 CPU 實現顯著性能提升。 英偉達表示，隨著 AI Agent 應用規模擴大，存儲系統需要持續處理企業知識庫、長期記憶、KV 緩存、工具調用數據以及模型生成結果，傳統 CPU 逐漸成為數據處理路徑中的性能瓶頸。 測試顯示，Vera CPU 在多項存儲任務中超過對比 x86 CPU： AES-128 加密吞吐量最高提升 1.43 倍，解密吞吐量最高提升 1.29 倍； Reed-Solomon 數據恢復性能最高提升 3.26 倍； CRC32C 數據完整性校驗性能最高提升 3.67 倍； 壓縮吞吐量最高提升 3.29 倍，解壓縮性能最高提升 1.72 倍； 在壓縮+加密的多階段存儲流程中，整體吞吐量最高提升 3.21 倍。 Vera CPU 採用英偉達自主設計的 Olympus 核心架構，包含 88 個 Armv9.2 兼容 CPU 核心，支援 176 個線程，並搭載 Scalable Coherency Fabric（SCF）和 SOCAMM2 LPDDR5X 記憶體系統，可提供最高 3.4TB/s 互連頻寬以及最高 1.2TB/s 記憶體頻寬。 英偉達表示，AI 工廠不僅依賴 GPU 進行模型推理，AI Agent 執行工具調用、數據檢索和任務處理時，同樣需要高性能 CPU 和存儲基礎設施支援。BlueField-4 STX 通過將 Vera CPU 能力引入存儲數據路徑，可幫助 AI 原生存儲平台降低 CPU 資源、電力和散熱壓力。 英偉達稱，未來 AI 工作負載將帶來更高併發、更大上下文規模以及更多數據處理需求，Vera 架構旨在提升資料中心中計算、存儲和 AI 推理基礎設施的協同效率。（來源：BlockBeats）
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