维度网讯，DDN更新了其AI数据智能平台，用于加速代理AI（agentic AI）的部署。

此次更新旨在加强数据治理与安全、降低运营复杂性，并在企业级AI基础设施中最大化GPU效率。新功能包括实时可观测性、基于策略的控制、安全多租户隔离以及AI原生数据编排。

这些功能专为大规模训练、推理和自主AI工作负载设计，帮助公司将AI项目从试点过渡到生产环境，同时提高整体性能和投资回报。

DDN的平台更新与NVIDIA的产品路线保持同步，包括今年早些时候在GTC上发布的BlueField-4 STX架构。DDN采用了该参考架构，该架构还依赖DOCA软件栈组件（例如最近推出的Argus），以帮助企业客户扩展用于训练和推理的安全AI环境。该供应商称，融合后的方案提供了内联安全、内存可观测性以及基于策略的保护，适用于大规模运行的AI原生存储和代理AI工作负载。

NVIDIA存储技术副总裁Jason Hardy表示，随着企业将自主AI从试点推进到生产，新一代安全、高性能的数据基础设施对于管理代理工作负载的大规模实时需求至关重要。将Vera BlueField-4 STX和DOCA安全框架与DDN的AI原生数据智能平台相结合，使企业能够运营安全、可扩展的AI工厂，用于大规模训练和推理。

DDN已为全球范围内的大规模AI环境、主权AI部署、超大规模云服务商和企业系统提供数据基础设施。借助NVIDIA加速计算，DDN平台旨在通过结合高性能数据编排、多租户隔离以及针对训练、推理、向量数据库、检索增强生成（RAG）管道和自主工作流优化的实时服务，帮助企业构建安全的AI环境。

此次发布凸显了在基础设施层面实施AI安全的行业趋势。这种模式确保策略执行和保护直接在AI数据路径内进行，而不是完全依赖传统的基于主机的防御措施。为了利用对AI基础设施日益增长的需求，DDN最近为其Lustre平台增加了功能，允许用户共享键值（KV）缓存以加速AI推理工作负载。该方案于今年4月在谷歌的年度Next活动上发布，由DDN与该超大规模云服务商共同管理，它跨推理集群使用共享缓存层，而不是将KV缓存保留在每个服务器的本地内存中。DDN及其超大规模合作伙伴声称，该方案使总推理吞吐量提高了高达75%。

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