WEKApod 3: экзабайт ИИ-хранилища на одну стойку

Компания WEKA выпустила третье поколение флеш-хранилища WEKApod и новую файловую систему NeuralMesh 6. Результат — 1,1 экзабайта эффективной ёмкости и 10,2 терабайта в секунду в одной стойке высотой 56U. Для бизнеса, который строит или арендует ИИ-инфраструктуру, разговор здесь не про хранение файлов, а про то, чтобы дорогие видеокарты не простаивали в ожидании данных.

Краткое содержание

• WEKApod 3: до 441,5 петабайта «сырой» ёмкости и 1,1 экзабайта эффективной — на одну стойку 56U;
• 10,2 ТБ/с и 210 миллионов операций ввода-вывода в секунду на стойку, три конфигурации — Prime MAX, Prime и Nitro;
• сеть на адаптерах NVIDIA ConnectX и коммутаторах Spectrum-X, внутренняя шина — PCIe 6.0;
• на тестах в Oracle Cloud и CoreWeave — в разы больше токенов на одну видеокарту, чем со схемой на обычной оперативной памяти.

Из чего собран WEKApod 3

Каждый узел WEKApod 3 — это 2U-шасси. В старшей конфигурации Prime на нём умещается сразу четыре сервера. Накопители — NVMe разной выносливости, QLC и TLC, а собственная технология AlloyFlash раскладывает данные между ними по частоте обращений: горячее — на быстрый и дорогой TLC, холодное — на ёмкий и дешёвый QLC. Инженеру вручную ничего распределять не нужно.

• до 441,5 петабайта «сырых» накопителей и 1,1 экзабайта после сжатия и дедупликации NeuralMesh — в одной стойке высотой 56U;
• 10,2 терабайта в секунду и 210 миллионов операций ввода-вывода в секунду на стойку;
• внутренняя шина — PCIe 6.0, внешняя сеть — адаптеры NVIDIA ConnectX и коммутаторы Spectrum-X;
• NeuralMesh 6 добавляет полноценную мультиарендность: несколько команд или клиентов делят одно хранилище без конфликтов по производительности.

Зачем ИИ-кластеру такая скорость накопителей

Видеокарта — самая дорогая часть ИИ-кластера, и её задача — считать, а не ждать. На практике ускорители нередко простаивают: нужные данные и кэш модели ещё не подъехали с диска. WEKA привела цифры с чужих облаков. В Oracle Cloud Infrastructure — в 10 раз выше пропускная способность по токенам, в 10 раз больше одновременных пользователей и в 7 раз больше токенов на одну видеокарту, чем при хранении кэша в обычной оперативной памяти сервера. CoreWeave показывает похожую картину: в 4,2 раза больше токенов на видеокарту и до 6 раз быстрее выдаёт первый токен ответа.

Логика простая. Так называемый «кэш внимания» (KV-кэш), который раньше жил только в дорогой видеопамяти, можно выгружать на быстрое хранилище и подгружать обратно без заметной пользователю задержки. Видеокарта освобождается под саму модель, а не под обрывки старых диалогов.

Класс решения: не для пары стоек с видеокартами

По собственным цифрам WEKA, новая система обгоняет публично известные аналоги от DDN, NetApp и VAST Data по плотности эффективной ёмкости на 267%, по плотности пропускной способности — на 114% в пересчёте на один юнит стойки. Но соревнование идёт именно в высшей лиге. Система плотно завязана на экосистему NVIDIA (ConnectX, Spectrum-X) и рассчитана на кластеры от сотен и тысяч видеокарт — облачных провайдеров ИИ-вычислений и крупные корпоративные фабрики инференса.

Цену WEKA не раскрывает, обновление NeuralMesh 6 обещают на вторую половину 2026 года. Для парка на несколько ускорителей это явно не тот случай: там видеокарты и так вряд ли простаивают из-за диска.

Для каких задач Компактный GPU-сервер до 2 видеокарт для начальных задач в AI и графике. Оптимален для инференса, визуализации, VFX и рендеринга в студиях и лабораториях, где важна гибкость.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 282 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 4.5U

Для каких задач Универсальная платформа на 4–6 GPU для локального обучения моделей и генеративных задач. Подходит для команд, которым важна надёжность сервера и свобода выбора графики — от RTX 5090 до PRO RTX 6000.

Подробнее

Видеокарты

RTX / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 576 ГБ

Процессоры

Threadripper PRO

Количество ядер до 96

RAM до 1024 ГБ DDR5

Форм-фактор 6.5U

Для каких задач Сервер промышленного уровня на 8 GPU с кластерной архитектурой. Предназначен для дата-центров и AI-ферм, где требуется масштабируемость и полная загрузка ресурсов под обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

RTX PRO 6000 / RTX 5090

Объем видеопамяти до 768 ГБ

Процессоры

AMD Epyc, Intel Xeon

Количество ядер до 320

RAM до 3072 ГБ DDR5

Форм-фактор 6U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 4 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 564 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 128

RAM до 1536 ГБ DDR5

Форм-фактор 2U

Для каких задач Серия серверов для кластеризации на 8 GPU. Предназначены для дата-центров и AI-ферм, где требуется повышенная плотность для обучение LLM и R&D.

Подробнее

Видеокарты

L40s / RTX PRO / H200 NVL

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 4U

Для каких задач HGX объединяет 8 видеокарт NVIDIA H200, достигая экстремальной плотности производительности. Благодаря внутренней связности NVSwitch мгновенно интегрируется в масштабные вычислительные кластеры.

Подробнее

Видеокарты

NVIDIA H200 SXM

Объем видеопамяти до 1128 ГБ

Процессоры

AMD EPYC, Intel Xeon

Количество ядер до 256

RAM до 2048 ГБ DDR5

Форм-фактор 5U