ObjectScale.Next: Um ano de desempenho ininterrupto para dados de IA

IA ridică mereu ștacheta pentru stocare. GPU-urile nu pot rămâne inactive așteptând I/E. Funcțiile de streaming, încorporările și artefactele intermediare nu pot fi afectate de blocajele obiectelor mici. Inferența LLM nu se poate redimensiona dacă memoria cache KV este blocată în memoria procesorului grafic în loc să alimenteze acceleratoarele la viteza de transfer de date.

De la lansarea versiunii 4.0, acum doar un an, ObjectScale a integrat inovații de performanță pentru obiecte mici și mari, RDMA, căi de date optimizate pentru GPU și descărcare de memorie cache KV, combinându-le cu cea mai recentă tehnologie de servere All‑Flash Dell PowerEdge, menținând în același timp arhitectura exascale, eficiența și simplitatea pe care companiile se bazează.

Accentul respectiv pe performanță este un motiv major pentru care ObjectScale a fost desemnat produsul anului 2025 al CRN pentru soluțiile de stocare din clasa pentru întreprinderi – premiu selectat editorial care evidențiază impactul ObjectScale asupra celor mai mari provocări actuale în materie de date pentru întreprinderi.

O platformă, câștigurile de performanță combinate

În implementările ObjectScale definite prin software pe serverele Dell PowerEdge calificate, testarea internă a arătat un debit de citire per nod de până la 40 GB/s1 – de până la 8 ori mai mare¹ decât platformele de obiecte All‑Flash din generația anterioară. Acest lucru le oferă echipelor de IA un motor compact cu lățime mare de bandă pentru seturi mari de instruire, puncte de control și sarcini de lucru de dimensiuni variate.

Aceste câștiguri merg mult dincolo de laborator. Astăzi, ObjectScale își dovedește valoarea în unele dintre cele mai solicitante medii:

• Tranzacționare de înaltă frecvență la scară mare: o mare firmă de tranzacționare de înaltă frecvență (HFT) din New York procesează peste 30 de miliarde de tranzacții pe zi, bazându-se pe ObjectScale pentru a ține motoarele de tranzacționare, de risc și de analiză alimentate continuu cu date.
• Servicii financiare globale: o firmă financiară globală utilizează un mediu ObjectScale multi‑sediu bazat pe HDD pentru a procesa tranzacții în valoare de 1,5 miliarde zilnic, executând în același timp peste 1000 de sarcini de lucru IA, de analiză și de backup prin autoservire automatizată.
• Tranzacționare de înaltă frecvență în Regatul Unit: o firmă de tranzacționare de înaltă frecvență cu sediul în Regatul Unit a susținut în linii mari un debit agregat de citire de aproximativ 280 GB/s pe un mic cluster de validare a conceptului ObjectScale.

Obiecte mici, performanță mare: optimizări pentru magazinul de fragmente și valori‑cheie

Canalele de IA moderne sunt dominate de obiecte mici: jurnale, măsurători, caracteristici, segmente de tabele, bucăți de vectori și artefacte de instruire intermediară. Dacă nivelul obiectelor nu poate gestiona eficient obiectele mici, toate procesele ulterioare încetinesc. ObjectScale le permite clienților să construiască cu încredere canale IA intensive de obiecte mici.

Acest lucru se face printr-un motor de stocare a fragmentelor care grupează multe obiecte mici în fragmente de 128 MB înainte de a aplica codificarea de ștergere și a distribui datele între noduri. Pentru fișierele tipice de 10 KB, mai mult de 10.000 de obiecte pot fi stocate într-un singur fragment, reducând supraîncărcarea metadatelor și munca de reconstrucție.

Ce înseamnă acest lucru pentru clienți:

• Debit mai mare de obiecte mici și latență mai mică – în special la clusterele All‑Flash ObjectScale XF960 și X560 bazate pe HDD reglate pentru citiri de obiecte mici.
• Reconstrucții mai rapide și performanță mai predictibilă – codarea ștergerii bazată pe fragmente reduce numărul de fragmente de refăcut după defecțiunile de disk sau nod de la miliarde la milioane, așadar unitățile NVMe mari pot fi reconstruite în câteva ore în loc de săptămâni.
• Mai puțină putere a procesorului irosită la scanarea în fundal – ObjectScale calculează fișierele checksum pentru obiecte inline, apoi verifică la nivel de bandă, eliberând ciclurile procesorului pentru citire și scriere active.

În ObjectScale 4.2, un magazin de valori‑cheie reproiectat duce acest lucru mai departe, oferind în mare o eficiență a memoriei de 4 ori mai mare² și o utilizare a diskului cu 30‑60 % mai redusă² pentru metadate. Căutările rămân rapide și previzibile chiar și pe măsură ce clusterele și numerele de obiecte cresc.

Alimentarea procesoarelor grafice și a LLM-urilor: S3 prin RDMA și memoria cache KV

Pe măsură ce echipele IA redimensionează instruirea și inferența, blocajul devine din ce în ce mai mult mișcare de date și memorie de context, nu calcul brut. Versiunile ObjectScale din a 4‑a generație se concentrează pe ambele.

S3 prin RDMA: lățime mare de bandă, acces la obiecte cu latență redusă

S3 prin RDMA (introdus în ObjectScale 4.2 și îmbunătățit în 4.3) înlocuiește TCP tradițional cu RDMA pentru accesul S3, oferindu-le clienților beneficii extraordinare în testarea internă:

• Debit cu până la 230 % mai mare
• Latență cu aproximativ 80 % mai mică
• Și o utilizare cu până la 98 % mai redusă a procesorului…

… în comparație cu S3 prin TCP.³

Cu versiunea 4.3, S3 prin RDMA pentru ObjectScale este disponibil în tot portofoliul all‑flash – ObjectScale definit prin software pe R7725xd, XF960 și EXF900 – permițând accesul cu latență ultra‑scăzută și debit mare la datele obiectelor.

Integrând SDK-ul S3 prin RDMA de la Dell cu suport pentru procesoare grafice și o stivă de rețea RoCEv2, ObjectScale ocolește blocajele tradiționale TCP și CPU, creând o cale aproape directă între procesoarele grafice și SSD-ul NVMe în stocarea obiectelor pentru canale IA solicitante.

Memorie cache KV: transformarea ObjectScale într‑un accelerator de inferență

Pe măsură ce LLM intră în producție, memoria cache de valori‑cheie (KV) devine esențială. În loc să recalculeze stările de atenție pentru fiecare token, cadrele de inferență reutilizează memoria cache KV, dar memoria cache depășește rapid memoria procesorului grafic. Descărcarea memoriei cache KV în ObjectScale face posibile experiențe IA mai rapide și mai reactive.

Soluția flexibilă de descărcare a memoriei cache KV de la Dell, susținută de ObjectScale și PowerScale, mută memoria cache KV de la memoria procesorului grafic la stocarea comună de înaltă performanță utilizând vLLM, LMCache, biblioteca NIXL de la NVIDIA și integrarea S3 accelerată de RDMA de la Dell.

Valorile de referință arată:

• Timp de până la 19 ori mai scurt pentru primul token (TTFT)⁴ față de o configurație vLLM standard care recalculează memoria cache KV pe procesorul grafic.
• Debit de până la 5,3 ori mai mare al tokenului⁵ și debit cu mai mulți pași de aproape 3 ori mai mare⁵ în testarea Dell InfoHub, chiar și cu memorii KV de mai mulți gigabyți stocate pe ObjectScale și PowerScale.
• Memorie cache KV TTFT de circa 0,86 secunde⁶ pe ObjectScale în comparații directe cu un motor concurent, depășind VAST în testele publicate.

Tabele S3: analiză optimizată pentru AI fără tragerea ETL

În ObjectScale 4.3 (previzualizare tehnică), tabelele S3 aduc analize native tabelelor bazate pe Apache Iceberg direct în bucket-urile ObjectScale. Tabelele sunt disponibile pe S3 și pot fi interogate de motoare precum Spark, Flink, Trino și Starburst fără a copia date în baze de date sau depozite separate, reducând supraîncărcarea ETL și dependențele externe.

Testarea internă a arătat:

• Ingerare de până la 2 ori mai rapidă⁷
• Interogări de până la 4,5 ori mai rapide⁷

față de modelele tradiționale centrate pe depozite, în timp ce recuperarea automată a spațiului de depozitare și IAM unificat păstrează performanța ridicată și operațiunile mai simple în timp. ObjectScale trece de la a fi doar o zonă de destinație la a juca rolul de suprafață de analiză activă de înaltă performanță pentru echipele de IA și BI.

Performanță fără a renunța la flexibilitate, eficiență sau simplitate

Performanța este utilă doar dacă e însoțită de flexibilitate, eficiență și simplitate. Versiunile ObjectScale din a 4‑a generație avansează și aceste dimensiuni:

• Un magazin de valori‑cheie modernizat susține o creștere globală a VDC cu până la 122 %⁸ în comparație cu versiunile anterioare, utilizând totodată mult mai puțină memorie și mai puțin disk pentru metadate.
• Compresia la nivel de bucket și mai mulți algoritmi (Snappy, LZ4, ZSTD, Deflate) le permit echipelor să se adapteze pentru viteză sau raport în funcție de sarcina de lucru, cu analiză a compresiei care transformă economiile într-un semnal FinOps în loc de o setare în orb.
• Noile opțiuni ObjectScale de codare a ștergerii 24+2 și 24+4 reduc amplificarea scrierii cu până la 75 %⁹, reducând uzura mediului și supraîncărcarea fundalului, astfel încât mai multe I/E servesc aplicațiile; clienții văd ingerare de obiecte mari cu până la 25 % mai rapidă¹⁰, plus performanță de scriere de obiecte de dimensiuni medii de până la 2 ori mai mare¹¹ pe platforme HDD de înaltă capacitate precum EX500.
• Un sistem integrat de echilibrare a sarcinilor, recuperarea îmbunătățită a spațiului de replicare geografică și instrumentele native în cloud (Kubernetes COSI, Terraform) păstrează mediile ObjectScale la scară mare gestionabile pe măsură ce cresc.

Rezultatul este o platformă unde îmbunătățirea performanței și simplitatea operațională se îmbină, în loc să forțeze echipele să aleagă.

De ce este important un plan privind performanța în primul rând

Pe măsură ce modelele IA și canalele de date devin mai complexe, planul ObjectScale rămâne performanța pe primul loc – indiferent dacă acest lucru avansează un debit de obiecte mici și mari, extinzând S3 pe căi de date care țin cont de RDMA și GPU sau aprofundând integrarea cu memoria cache KV, memoria contextuală și căutarea optimizată cu IA.

Pentru organizațiile care construiesc următoarea generație de IA și analiză, acest lucru se traduce printr-o promisiune simplă: depozitul tău de obiecte nu te va ține în loc.

Surse

¹Pe baza analizei Dell care compară ObjectScale 4.2 pe PowerEdge R7725xd cu ECS 3.8 pe ECS EXF900 pentru performanța de citire a obiectelor, septembrie 2025. Rezultatele efective pot varia.
²Pe baza analizei Dell care compară depozitul de valori‑cheie al ObjectScale 4.2 cu cel utilizat în ObjectScale 4.1, august 2025. Rezultatele efective pot varia.
³Pe baza testelor interne Dell cu ObjectScale S3 prin RDMA, decembrie 2025. Rezultatele efective pot varia.
⁴Pe baza testelor interne Dell Technologies efectuate cu modelul LLaMA‑3.3‑70B Instruct, utilizând paralelismul tensor cu 4 niveluri. Testele au măsurat timpul până la primul token (TTFT) cu o rată de succes a memoriei cache KV de 100 %, comparând stiva Dell vLLM + LMCache + NVIDIA NIXL pe soluțiile de stocare PowerScale și ObjectScale cu o configurație vLLM standard de bază. Rezultatele efective pot varia. Noiembrie 2025.
⁵Pe baza testelor interne Dell Technologies efectuate cu modelul LLaMA‑3.3‑70B Instruct, utilizând paralelismul tensor cu 4 niveluri. Testele au măsurat debitul TPS (tokenuri pe secundă) utilizând suita de inferențe cu mai mulți pași LMbenchmark, comparând stiva Dell vLLM + LMCache + NVIDIA NIXL pe soluții de stocare PowerScale și ObjectScale cu o configurație de bază utilizând vLLM standard cu memorie cache doar pentru procesorul grafic. Rezultatele efective pot varia. Noiembrie 2025.
⁶Pe baza testelor interne Dell Technologies efectuate cu modelul LLaMA‑3.3‑70B Instruct, utilizând paralelismul tensor cu 4 niveluri. Testele au măsurat timpul până la primul token (TTFT) cu o rată de succes a memoriei cache KV de 100 %. Rezultatele efective pot varia. Noiembrie 2025.
⁷Pe baza testelor interne Dell cu tabele ObjectScale S3, septembrie 2025. Rezultatele efective pot varia.
⁸Pe baza analizei Dell care compară depozitul de valori‑cheie al ObjectScale 4.2 cu cel utilizat în ObjectScale 4.1, august 2025. Rezultatele efective pot varia.
⁹Pe baza testării interne Dell a schemelor 24+4 și 24+2 EC comparate cu 12+4 pe cod AFA și ObjectScale 4.3, decembrie 2025. Rezultatele efective pot varia.
¹⁰Pe baza testării interne Dell a codului 4.3 pe XF960 cu compararea celor 3 scheme de codificare pentru ștergere din decembrie 2025, rezultatele efective pot varia.
¹¹Pe baza testării interne Dell a caracteristicii activate pe ObjectScale 4.3 pe HDD, în comparație cu caracteristica dezactivată, decembrie 2025. Rezultatele efective pot varia.