Pure Storage 与 Nvidia 展开合作,使现有和新的 FlashBlade 客户能够为运行在 Nvidia AI 数据平台上的 AI 模型提供数据存储支持。
尽管 Pure 最近发布了可扩展性能和容量超越现有 FlashBlade 产品的分离式架构 FlashBlade//EXA 技术,但该公司仍确保了与 Nvidia 新型 AI 数据平台的兼容性。通过采用参考设计和认证,FlashBlade 客户可以与 Nvidia 的 Blackwell GPU 进行集成 —— 通过 BlueField-3 网卡、Spectrum-X 网络、NIM 和 NeMo Retriever 微服务以及 AIQ 蓝图传输数据。
Nvidia 存储网络技术副总裁 Rob Davis 表示:"通过将 Nvidia AI 数据平台功能集成到 Pure Storage FlashBlade 中,企业可以为 AI 代理提供近实时的业务数据,从而实现新水平的个性化客户服务、运营效率和前所未有的生产力。"
Pure 支持其 FlashBlade 产品的 AI 数据平台参考设计,现已通过认证成为 Nvidia 合作伙伴网络云合作伙伴参考架构的高性能存储 (HPS) 平台,包括配备 B200 或 H200 GPU 的 HGX 系统。同时还获得了 Nvidia 认证存储合作伙伴的基础级和企业级认证,确认 Pure FlashBlade 可以作为 Nvidia 风格 AI 工厂中的存储组件。
基础级是 Nvidia 存储合作伙伴的入门点,验证其 AI 基础设施在训练较小的大语言模型 (LLM)、推理任务和初始检索增强生成 (RAG) 工作流方面的基准性能和兼容性。企业级则针对大规模 AI 部署,为 AI 工厂提供动力,处理智能 AI 和其他生成式 AI 应用的海量数据集。
Pure 为与 Cisco 服务器和网络构建的融合 FlashStack 系统提供存储支持。FlashStack 客户获得了与 Nvidia AI 数据平台集成的明确路径。
Pure 首席技术官 Rob Lee 断言:"将 Nvidia AI 数据平台整合到 FlashBlade 中提供了客户所需的 AI 就绪存储",并补充说:"我们最近获得的 Nvidia 认证证实了 Pure Storage 正在支持 AI 模型所需的速度和规模。"
好文章,需要你的鼓励
随着AI广泛应用推动数据中心建设热潮,运营商面临可持续发展挑战。2024年底美国已建成或批准1240个数据中心,能耗激增引发争议。除能源问题外,服务器和GPU更新换代产生的电子废物同样严重。通过采用模块化可修复系统、AI驱动资产跟踪、标准化数据清理技术以及与认证ITAD合作伙伴合作,数据中心可实现循环经济模式,在确保数据安全的同时减少环境影响。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
超大规模云数据中心是数字经济的支柱,2026年将继续保持核心地位。AWS、微软、谷歌、Meta、甲骨文和阿里巴巴等主要运营商正积极扩张以满足AI和云服务需求激增,预计2026年资本支出将超过6000亿美元。然而增长受到电力供应、设备交付和当地阻力制约。截至2025年末,全球运营中的超大规模数据中心达1297个,总容量预计在12个季度内翻倍。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。