Meta✴ сообщила, что её публичная служба синхронизации времени теперь использует протокол NTS (Network Time Security, стандарт RFC 8915). Переход на NTS связан с тем, что базовый протокол NTP, разработанный в 1985 году и использующийся для проверки сертификатов, не предусматривает встроенные механизмы безопасности, включая проверку подлинности, из-за чего оказался уязвимым для атак с подменой сервера и отправкой неточного времени, «человек посередине» (MITM) и пр.

На протяжении большей части существования NTP время не имело большого значения, поскольку часы, отстающие или спешащие на несколько секунд, вызывали лишь раздражение. Но сегодня это важный фактор во многих случаях:

• Проверка сертификата ведётся с использованием локального времени, неправильные часы — неправильный ответ.
• Проверка срока действия токена и учётных данных, т.е. не истекли ли они уже
• Отклонение запроса, срок действия которого превышает N секунд — для этого необходимо знать, сколько сейчас времени не самом деле.
• Сопоставление и упорядочение журналов: два хоста с расхождением времени формируют некорректную временную шкалу.

И сама проверка является циклической. Вы не можете выполнить проверку X.509 notBefore/notAfter, не зная текущего времени. По сути, вам придётся отключить проверку времени сертификата или реализовать один из обходных путей.

Источник изображения: noor Younis/unsplash.com

Таким образом, переход на NTS устраняет риски для безопасности, связанные с отсутствием аутентификации в традиционных протоколах NTP. Пакеты проходят проверку подлинности, поэтому устройство может проверить, что показатель времени поступил от Meta✴ и не был изменён по пути. Используя двухэтапный процесс, включающий создание ключей на основе TLS 1.3 и аутентификацию пакетов UDP, Meta✴ снижает риски подделки или воспроизведения (replay) ответов.

Что важно, к марту 2029 года срок службы TLS-сертификатов сократится до 47 дней, а срок перепроверки доменов — до 10 дней. То есть срок жизни сертификаторов существенно сократится, что потребует корректной автоматизации их обновления, а этого, конечно, по словам Meta✴, нельзя сделать без точного времени. Все наработки в области работы со временем Meta✴ выкладывает на GitHub.

Dell Technologies объявила о добавлении в ИИ-платформу Dell AI Data Platform новых возможностей, призванных повысить точность ответов ИИ-систем, снизить затраты на запуск ИИ-проектов и ускорить процесс производства, предоставляя приложениям и агентам надёжный текущий контекст из собственных данных компании.

В частности, Dell добавила единый семантический уровень (Unified Semantic Layer), чтобы дать ИИ-агентам представление о бизнес-значении корпоративных данных, а также граф корпоративных знаний (Enterprise Knowledge Graph), который объединяет связанные объекты в рамках организации.

Единый семантический уровень предоставляет структурированную и неструктурированную информацию, которая соответствует бизнес-смыслу с помощью правил, определений и глоссария с возможностью поиска, т.ч. термин означает одно и то же везде, где он встречается. Dell также использует открытую библиотеку NVIDIA Auto-Ontology, которая строит графы знаний на основе корпоративных данных, чтобы расширить семантический уровень. Работая в тандеме, Enterprise Knowledge Graph постоянно отображает происхождение, метаданные и поведение запросов за прошлые периоды как в структурированных таблицах, так и в неструктурированных документах.

Агенты знаний (Knowledge Agents) используют этот контекст для работы. Клиенты устанавливают правила: каким рекомендациям они следуют, какие данные могут просматривать, какой планку качества они должны достичь и сколько им разрешено потратить на вычисления.

Источник изображения: Dell

Dell также добавила новую возможность в Data Processing Engine, предназначенную для ускорения подготовки корпоративных данных для ИИ. Движок будет работать на GPU, использующих библиотеку NVIDIA cuDF. Сообщается, что Dell Data Processing Engine, работающий на базе cuDF и GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, обрабатывает данные в среднем почти в четыре раза быстрее, чем только с помощью CPU, при различных рабочих нагрузках и до 20 раз быстрее при пакетной обработке.

Архитектурные усовершенствования нацелены на улучшенное извлечение данных, в том числе путём прямого подключения «сырых» файлов, баз данных и различных хранилищ непосредственно к конвейерам ИИ-агентов. NVIDIA cuDF ускоряет обработку, Apache Spark с GPU-ускорением подготавливает структурированные и неструктурированные данные, а Apache Arrow эффективно передаёт данные из хранилища на обработку с полной безопасностью на протяжении всего процесса. Платформа использует NVIDIA Nemotron Retriever для анализа, обучения и повторного ранжирования документов, в то время как NVIDIA cuVS обеспечивает ускоренную векторную индексацию и процедуры поиска.

СХД Dell PowerScale теперь поддерживает до 500 изолированных клиентов на кластер, используя mTLS over NFS для шифрования и аутентификации файлового трафика и более детализированный контроль доступа на основе ролей для управления каждым клиентом. Новый открытый инструмент Dell Storage Performance Tool позволяет заказчикам оценивать ИИ-инфраструктуру, сравнивать решения поставщиков и поддерживать работоспособность GPU, тестируя производительность своих S3-хранилищ в процессе обучения, инференса и проверки контрольных точек.

На данный момент доступны Dell Storage Performance Tool и сервисы по внедрению платформы Dell AI Data Platform. В ноябре 2026 года планируется выпуск решений для многопользовательского применения кластеров PowerScale и mTLS over NFS. Усовершенствования Dell Data Processing Engine с использованием NVIDIA Acceleration Stack появятся в декабре 2026 года, за которыми последует интеграция с ускорением с помощью Apache Arrow в первом полугодии 2027 года. Выпуск Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph и контекстных платформ Knowledge Agent состоится в I полугодии 2027 года.

В августе нынешнего года корпорация IBM анонсировала фирменные SSD пятого поколения — устройства FCM5 (FlashCore Module 5). Как сообщает ресурс Blocks & Files, в этих накопителях задействованы чипы магниторезистивной энергонезависимой памяти с произвольным доступом (MRAM) производства Everspin.

MRAM в конструкции SSD применяется вместо суперконденсаторов для защиты от потери данных в результате сбоев питания. В традиционных накопителях корпоративного класса при потере энергоснабжения суперконденсаторы выполняют функцию встроенного мини-ИБП, позволяя контроллеру переместить информацию из DRAM-кеша во флеш-память и корректного завершить работу.

Источник изображения: Blocks & Files

В устройствах FCM5 чипы MRAM служат в качестве буфера. Они обеспечивают быстрый доступ, на уровне DRAM (десятки наносекунд), могут адресоваться побайтно и обладают колоссальной износостойкостью. Причём данные в MRAM сохраняются даже при отключении питания, что избавляет от необходимости установки суперконденсаторов. Благодаря такому подходу высвобождается дополнительное пространство в корпусе накопителя, что позволяет установить больше микросхем NAND для повышения вместимости.

Изделия семейства FCM5 построены на чипах флеш-памяти QLC NAND с pSLC-кешированием. Для обмена данными служит интерфейс PCIe 4.0 (NVMe). Доступны варианты с «сырой» ёмкостью 6,6, 12,2, 26,4, 52,8 и 105,6 Тбайт, тогда как вместимость со сжатием достигает соответственно 19,8, 36,6, 79,2, 158,4 и 316,8 Тбайт. Устройства выполнены в форм-факторе EDSFF с усовершенствованным корпусом High-Performance Flash Enclosure (HPFE) Gen 3 E3.

Компания Innodisk анонсировала модули оперативной памяти DDR5-8000 RDIMM ECC, предназначенные для использования в периферийных ИИ-системах, корпоративных серверах и НРС-платформах. Изделия будут предлагаться в вариантах объёмом от 16 до 64 Гбайт.

Отмечается, что работа таких ресурсоёмких приложений, как большие языковые модели (LLM), генеративный ИИ, цифровые двойники и телемедицинские сервисы, зачастую сопряжена с непрерывным обменом большими наборами данных между CPU и подсистемой RAM. Новые модули RDIMM со скоростью до 8000 МТ/с спроектированы специально для обеспечения высокой производительности и надёжности при постоянных нагрузках.

Источник изображения: Innodisk

Реализованы различные механизмы безопасности, повышающие стабильность при эксплуатации в промышленных условиях. Так, встроенные TVS-диоды (супрессоры) защищают компоненты от резких скачков напряжения, а электронные предохранители eFuse предотвращают сбои при аномалиях в цепи питания. Модули получили позолоченные контакты (толщина покрытия составляет 30 мкм), что улучшает проводимость и увеличивает срок службы. Кроме того, предусмотрена защита от сульфирования, которая предотвращает выход модулей из строя при длительной работе в средах с высокой концентрацией серы.

В I квартале 2027 года Innodisk планирует расширить ассортимент изделий DDR5-8000. В частности, будут представлены решения CUDIMM, CSODIMM, ECC CUDIMM и ECC CSODIMM. Эти модули найдут применение в широком спектре периферийных и промышленных устройств.

Сингапурская DayOne намерена более чем удвоить мощность своих активных ЦОД до 2,3 ГВт в следующие два года — сейчас она готовится к выходу на IPO. Проспект о выходе на биржу подан Комиссии по ценным бумагами биржам США (SEC), компания готовится разместить американские депозитарные акции (ADS) на бирже Nasdaq в Нью-Йорке, сообщает Datacenter Dynamics.

Согласно поданной в SEC заявке DayOne, на 20 сентября компания располагала 962 МВт действующих мощностей ЦОД. Для сравнения, в июне в её распоряжении было 675 МВт. 1,3 ГВт сейчас находятся на этапе строительства — в июне таких объектов было на 1,1 ГВт. Ввод в эксплуатацию этих объектов запланирован к декабрю 2028 года.

Источник изображения: DayOne

Выручка компании взлетела на фоне ввода в эксплуатацию новых ЦОД, в I полугодии 2026 календарного года выручка компании составила $512 млн против $151 млн г/г. Впрочем, чистый убыток за последние шесть месяцев составил $77 млн — в сравнении с $12 млн годом ранее. Ранее компания была международным подразделением китайского оператора ЦОД GDS, но в прошлом году отделилась и действует в качестве самостоятельного юридического лица.

Сейчас она управляет дата-центрами в Гонконге, Сингапуре, Малайзии (Джохоре), Индонезии и Японии (Токио). Недавно компания начала строительство площадки в Таиланде, а также ещё одной в Сингапуре. В прошлом году она впервые начала действовать на рынках за пределами Азии, анонсировав строительство кампуса в Лахти (Lahti) в Финляндии. Также ведутся работы над созданием 300-МВт объекта в Испании.

Слухи о возможном IPO компании впервые появились в январе. Пока она не раскрыла, сколько именно намерена привлечь средств, но в феврале источник Reuters сообщил, что DayOne рассчитывает на $5 млрд при оценке $20 млрд. Vantage и CyrusOne также готовятся к IPO и рекордной капитализации.

ByteDance занимает приблизительно 20 % всех мощностей ЦОД в КНР. По данным SemiAnalysis, оценившего информацию о тысяче ЦОД и 60 провайдерах в стране, объём рынка ЦОД в Китае составляет более 24 ГВт. 20 ГВт находятся в стадии реализации, и ещё 30 ГВт приходится на прочие анонсированные проекты, сообщает Datacenter Dynamics. Китайские гиперскейлеры арендуют мощности и за пределами КНР — всего порядка 4 ГВт за рубежом, но к 2029 г. этот показатель должен удвоиться.

Из этих 24 ГВт на долю ByteDance приходится пятая часть, но в основном речь идёт об арендованных мощностях. Точные данные о парке ЦОД ByteDance отсутствуют, поскольку компания частная. Тем не менее анализ показывает, что по объёму используемых мощностей ЦОД она впереди Alibaba Cloud, Tencent, Baidu и Huawei. Если Huawei полагается в основном на собственную инфраструктуру ЦОД в Китае, то Alibaba, Tencent и Baidu используют комбинированный подход.

Источник изображения: SemiAnalysis

Не так давно ByteDance, по неподтверждённым данным, подписала соглашение с Vnet на 500 МВт мощностей в Китае. Также компания строит ЦОД в китайской провинции Шаньси (Shanxi), в технопарке Economic Development Zone Big Data Park в городе Датун (Datong) уезда Гуанлин (Guangling).

В сентябре текущего года китайские СМИ сообщали, что ByteDance вела переговоры с операторами ЦОД о том, чтобы добавить ещё 5–6 ГВт вычислительных мощностей в городе Уланчаб (Ulanqab) во Внутренней Монголии. Также ByteDance является клиентом ЦОД ChinData в технопарке Taihang Mountain Energy and Information Technology Industrial Campus близ Датуна (Datong) в провинции Шаньси (Shanxi) на севере Китая.

Вне КНР ByteDance — якорный арендатор объекта Bridge Data Centres в Джохоре (Johor, Малайзия). Также она взаимодействует с DayOne в Сингапуре и нацелена на реализацию проектов в Таиланде, Бразилии и Австралии. В США мощности TikTok размещены в ЦОД Oracle в Техасе, а в Европе арендуются ЦОД у Green Mountain в Норвегии. Также компания ведёт дела с Hyperco и DayOne в Финляндии. Помимо TikTok компания предлагает и собственные облачные сервисы под брендом Volcano Engine.

Компания Everspin Technologies, разработчик магниторезистивной энергонезависимой памяти с произвольным доступом (MRAM), объявила об успешной демонстрации первого в мире расширения памяти x86-сервера с помощью MRAM PERSYST, подключённой к серверу Supermicro посредством CXL.

Для демонстрации использовался сервер Supermicro AS-1116CS-TN с 32-ядерным процессором AMD EPYC 9355, FPGA-платформа AMD Alveo U250 с контроллером Wolley CXL (по данным ресурса Blocks & Files — CXL 3.2, но c PCIe 3.0), подключённым к Everspin PERSYST DDR4 MRAM UDIMM ёмкостью 1 Гбайт (четыре модуля MRAM DDR4 в встроенных разъёмах DIMM на плате FPGA).

Конфигурация предоставляет платформу, основанную на открытых стандартах, для демонстрации согласованного доступа к персистентной памяти MRAM через CXL. Она также позволяет объединять ресурсы памяти в пул и распределять их между хостами. Для ИИ-систем это создаёт возможности для использования таких решений, как контрольные точки и персистентный KV-кеш. В рамках демонстрации разработчики показали работу быстрого персистентного буфера и кеш-памяти с построчными доступом с задержкой на уровне наносекунд и записью данных в 100 раз быстрее, чем в SSD на базе NAND.

Источник изображения: Everpure

Everspin планирует внедрить технологию MRAM в новые архитектуры памяти, включая персистентное кеширование, буферизацию записи и приложения для работы с метаданными. До сих пор, как и Optane, MRAM не удавалось из-за высокой цены добиться значительного прогресса за пределами специализированных рынков с малым объёмом продаж.

Глава Everspin Санджив Аггарвал (Sanjeev Aggarwal) отметил, что CXL предоставляет стандартный способ использования памяти MRAM на гораздо более широком спектре вычислительных платформ: «Теперь у нас есть рабочая система, позволяющая заказчикам выполнять свои собственные рабочие нагрузки и оценивать преимущества для своих конкретных приложений». Генеральный директор Wolley сообщил, что их контроллер обеспечивает подключение к памяти и хранилищам данных через CXL, а демонстрация с Everspin наглядно показала, как MRAM может быть внедрена с использованием стандартной семантики.

Как полагает Blocks & Files, основная идея в том, чтобы задействовать MRAM в периферийных x86-серверах или небольших ЦОД для хранения рабочих данных ИИ, таких как блоки KV-кеша, с возможностью считывания их быстрее, чем с внешних SSD (даже с RDMA), и без потери данных при отключении питания или сбое в работе.

По словам главы Банка Англии Эндрю Бейли (Andrew Bailey), в отрасль ИИ направляется немало средств, и искусственный интеллект способен внести значительный вклад в британскую и мировую экономику, но эффект может оказаться ниже ожиданий финансовых рынков. При этом дожидаться экономической выгоды, возможно, придётся дольше, чем предполагалось, сообщает Computer Weekly

Согласно протоколу заседания Комитета по финансовой политике (Financial Policy Committee, FPC) Банка Англии от 25 сентября, развитие ИИ может повлиять на широкий круг инвесторов и финансовых рынков. Отмечено, что всё больше инвестиций привлекается за счёт выпуска долговых обязательств. Как предупредили в FPC, рост долговой нагрузки ИИ-бизнесов в комбинации с их непрозрачностью и всё более частыми «циклическими» схемами финансирования могут осложнить оценку рисков и увеличить потери, если ожидания не оправдаются.

Комитет также подчеркнул, что оценка перспектив роста и финансовые прогнозы отчасти зависят от ожиданий того, что развитие и внедрение ИИ обеспечит значительный рост производительности труда. Поэтому пересмотр ожиданий способен сказаться не только на стоимости связанных с ИИ активов, но и на рынках государственного долга.

Источник изображения: Francais a Londres/unsplash.com

Дополнительно в FPC обсудили сложившуюся ситуацию сокращающегося разрыва между ИИ-моделями с открытыми и закрытыми весами. Предполагается, что это обеспечит широкий доступ к передовым ИИ-возможностям. При этом возникают и риски для IT-безопасности, поскольку открытыми моделями могут пользоваться, например, киберпреступники. Впрочем, это также означает, что современные ИИ-возможности станут доступны всем без необходимости платить за доступ к лучшим закрытым моделям.

Если open source модели обеспечат передовые ИИ-возможности, покупатели могут предпочесть более дешёвые открытые варианты решениям, предлагаемым компаниями вроде OpenAI и Anthropic. Кроме того, для использования открытых моделей обычно требуется менее производительное оборудование.

По прогнозам Gartner, инвесторам в ИИ-бизнесы, возможно, придётся ожидать измеримой экономической отдачи более пяти лет. В компании полагают, что совокупные инвестиции в ИИ не обеспечат необходимую для рентабельности доходность инвестированного капитала (ROIC) на уровне 12 % ранее 2032 года.

С точки зрения покупателей IT-продуктов и руководителей, отвечающих за IT-стратегию компаний, имеются вполне реальные риски того, что к тому времени некоторые бизнесы, у которых они приобрели ИИ-продукты, уже прекратят существование. Кроме того, не исключён рост стоимости инференса и машинного обучения, поскольку ИИ-бизнесы намерены как поднимать стоимость компании, так и продолжить инвестиции в дорогое ИИ-оборудование.

Ранее Gartner прогнозировала, что большинство кастомных ИИ-моделей и проектов генеративного ИИ ожидает провал, а Банк Англии намеревался проверить кредитование ЦОД на фоне возможного пузыря на рынке ИИ. На днях компания Bain & Company опубликовала доклад, согласно которому к 2031 году ИИ-индустрия должна приносить $6 трлн ежегодно, чтобы отбить затраты на инфраструктуру.

В октябре завершается первый год действия программы расширенных обновлений безопасности (ESU) для Windows 10, поддержка которой была прекращена компанией Microsoft 14 октября 2025 года. Для корпоративных клиентов, решивших продолжить использование Windows 10 с получением обновлений в рамках ESU, стоимость участия в ней удваивается — с $61 до $122.

Доля рынка Windows 11 демонстрирует рост, достигнув, согласно данным аналитического сервиса Statcounter, 71,5 %, тогда как доля Windows 10 снизилась до 27,77 %. Ресурс The Register предупредил, что эти сведения, полученные на основе счётчика Statcounter, установленного более чем на миллионе веб-сайтов по всему миру, следует рассматривать как оценочные. Сама Microsoft информацией по этому поводу не делится. Доли рынка оставались относительно стабильными после всплеска популярности Windows 11 в конце прошлого года, в связи с предстоящим прекращением поддержки Windows 10.

Источник изображения: Clint Patterson/unsplash.com

Стоит отметить, что пользователи в Европейской экономической зоне (ЕЭЗ) получают обновления безопасности без дополнительных действий, а остальным необходимо для этого использовать баллы Microsoft Rewards или произвести синхронизацию настроек с облаком через функцию Windows Backup. Для предприятий же рост расходов может стать стимулом к переходу на Windows 11. Хотя может быть ряд причин, вынуждающих оставаться на Windows 10. Это может быть наличие специфического оборудования, несовместимого с Windows 11, или же ситуация, когда цикл обновления техники не совпадает с требованиями Microsoft, вынуждающими избавляться от старых устройств ради запуска нового ПО.

Согласно данным компании Lansweeper, в течение первого года действия программы ESU предприятия активно отказывались от Windows 10, а оставшиеся системы оказались гораздо более «устойчивыми» к замене. В Lansweeper предположили, что в период продления подписки возможен «небольшой всплеск» активности по переходу. «На второй год стоимость ESU удваивается, что делает экономически более обоснованной замену тех компьютеров, обновление которых постоянно откладывалось “на потом”», — сообщили в компании, отметив, что «самый резкий этап этого процесса, вероятно, уже позади»: «Оставшиеся устройства — это в основном те системы, для которых оплата ESU дешевле или проще, чем замена оборудования, к которому они привязаны. В таких случаях расходы на ESU — это просто неизбежные издержки.

Компания NetApp представила дезагрегированную архитектуру нового поколения NetApp Novus, поддерживающую хранение данных зеттабайтного масштаба, которая позволит ИИ-фабрикам обеспечивать непрерывную подачу данных на миллионы GPU, повышая до максимума эффективность, уровень загрузки ресурсов и окупаемость инвестиций. NetApp позиционирует Novus как самую быструю на планете систему хранения.

Компания отметила, что неооблака и провайдеры GPUaaS создают ИИ-фабрики такого масштаба, на который не были рассчитаны традиционные архитектуры СХД. Это приводит к возникновению «узких мест», снижающих коэффициент использования GPU и увеличивающих затраты на инфраструктуру. При использовании традиционных архитектур загрузка GPU может падать ниже 30​%, если система не способна обеспечить подачу достаточного объёма данных для получения необходимых результатов и окупаемости вложений.

«ИИ-фабрики давно нуждались в инфраструктуре, способной масштабироваться со скоростью развития технологий ИИ», — отметил Сьям Наир (Syam Nair), директор по продуктам NetApp. По его словам, используя преимущества платформы NetApp, решение Novus обеспечивает совокупную пропускную способность 100 Тбайт/с с возможностью неограниченного горизонтального масштабирования.

Источник изображения: NetApp

Ариндам Банерджи (Arindam Banerjee), главный архитектор платформ и технологий NetApp, пояснил, что Novus использует принцип федерации для объединения нескольких кластеров хранения в единое пространство имен, при этом пропускная способность системы растёт по мере добавления новых кластеров. Архитектура опирается на стандартные протоколы pNFS и Flex Files, что позволяет использовать стандартное ядро Linux.

Это избавляет операторов от необходимости развёртывать, обновлять и проверять проприетарные клиентские решения для тысяч образов узлов, различных поколений GPU и сред разных арендаторов. Такой подход устраняет значительный источник постоянных накладных расходов, сохраняя при этом единое пространство имен для совместной инфраструктуры ИИ. Novus переносит надёжность, безопасность и возможности многопользователького доступа платформы ONTAP в архитектуру, специально разработанную для ИИ-фабрик, говорит он.

Novus разделяет потоки метаданных и данных, позволяя каждому из них масштабироваться независимо. Банерджи отметил, что в Novus службы обработки метаданных разделены на независимо масштабируемые уровни (протоколов, состояний и каталогов). Это позволяет устранить «узкие места», возникающие при рабочих нагрузках ИИ, когда интенсивные операции чтения и записи данных сочетаются с масштабными операциями с метаданными. Серверы данных Novus будут работать под управлением ОС ONTAP, что позволит распространить на новую архитектуру уже существующие в решениях NetApp механизмы обеспечения целостности данных, отказоустойчивости, безопасности, изоляции и качества обслуживания (QoS).

Источник изображения: NetApp

Единое пространство имен упрощает эксплуатацию. Когда данные задачи распределены по разным системам, их приходится перемещать, перемонтировать, перебалансировать, а также отслеживать каждую копию. Единое пространство имён зеттабайтного масштаба устраняет эту проблему, обеспечивая постоянную доступность наборов данных, контрольных точек и артефактов модели по мере роста среды. Архитектура Novus позволяет операторам добавлять ёмкость и повышать производительность без необходимости внесения изменений в приложения, прерывания работы или сбоев в работе клиентов. Вместо того, чтобы делать топологию хранения видимой для каждой рабочей нагрузки, Novus предоставляет единую согласованную среду данных, созданную для масштабов ИИ-фабрики.

Первые версии Novus объединяют ПО для управления метаданными NetApp Novus Data Director (работающее на сертифицированной инфраструктуре Supermicro) и сервисы обработки данных NetApp ONTAP, реализованные на базе систем AFF A90. В совокупности они формируют дезагрегированную архитектуру, рассчитанную на пропускную способность свыше 100 Тбайт/с и высокую степень загрузки сотен тысяч GPU, при этом сохраняя надёжные корпоративные сервисы обработки данных ONTAP, которым доверяют клиенты.

Как отметил ресурс Blocks​&​Files, системы ONTAP на базе платформ AFF (A800, A90 и аналогичных) поддерживают технологию GDS (GPU Direct Storage) c NFS поверх RDMA, начиная с версии ONTAP 9.12.1. Опубликованные результаты демонстрируют показатели ~171 ГиБ/с (для A800) и ~351 ГиБ/с (для кластера A90), так что Novus с запасом превзойдёт эти цифры. Решение NetApp AFX (дезагрегированная версия ONTAP для ИИ) сертифицировано для использования с NVIDIA DGX SuperPOD и прошло тестирование с технологией Magnum IO GPUDirect Storage. NetApp зафиксировала устойчивую пропускную способность 457 ГиБ/с при работе восьми узлов AFX. В документации AFX заявлена поддержка NFS/RDMA, включая технологии GPU Direct, pNFS и Session Trunking.

Источник изображения: NetApp

По словам гендиректора NetApp Джорджа Куриана (George Kurian), благодаря пропускной способности в 100 Тбайт/с и доступу к объёму данных, превышающему 1 Збайт, в рамках единого пространства имен, NetApp Novus поможет ускорить научные исследования: например, учёные смогут в реальном времени запускать сложные симуляции и модели, а биологи — задействовать десятки тысяч компьютеров для отслеживания поведения каждой молекулы белка в клетке.

Как отметила NetApp, клиенты, внедряющие архитектуру Novus, получают следующие преимущества:

• Максимальная эффективность использования GPU: Novus обеспечивает высокую загрузку GPU путём отделения сервисов обработки метаданных от путей передачи данных, устранения «узких мест» в системе хранения и бесперебойной подачи высокопроизводительных потоков данных в ИИ-инфраструктуру.
• Масштабирование без фрагментации: Novus позволяет наращивать объёмы данных (включая миллиарды файлов и массивные наборы данных для ИИ) в рамках единого пространства имен. Это обеспечивает независимое масштабирование метаданных, пропускной способности и ёмкости без создания изолированных хранилищ или усложнения операционных процессов.
• Повышение эффективности ИИ-инфраструктуры: Novus позволяет масштабировать только те ресурсы, которые необходимы для конкретной рабочей нагрузки, снижая затраты на электроэнергию, занимаемую площадь и обслуживание инфраструктуры, и одновременно сохраняя отказоустойчивость, безопасность и возможности мультиарендности, необходимые для совместного использования ИИ-сред.