WEKApod 設備是部署與擴展 NeuralMesh™ by WEKA 技術最簡便、最快速的方式。作為全球唯一專為加速大規模 AI 而打造的儲存系統，NeuralMesh™ 具備獨特優勢。WekaPod 提供 NeuralMesh 軟件定義的靈活性，具備即用型預驗證配置，並配備大幅優化的設定工具，提供即插即用的使用體驗。機構可以從八部伺服器起步，隨部署規模擴展至數百部，在免除複雜整合作業的同時，完整運用 NeuralMesh 企業級功能集——涵蓋分散式中保護、即時快照、多協定接達、自動分層儲存、加密科技及混合雲端能力。

基礎架構效率危機
投資 AI 基礎設施的機構正面臨日益增大的壓力，必須證明投資回報率：寶貴的 GPU 資源閒置未充分利用，訓練週期延長了項目時程，推論成本吞噬利潤空間，而隨著數據量增長，雲端帳單更呈螺旋式上升。傳統儲存系統迫使人們做出不可能的抉擇：極致效能與可控成本，兩者永遠無法兼得。同時，數據中心限制（機架空間、電源預算和冷卻容量有限）意味著每個機架單元都必須提供更多功能，否則基礎架構成本無法控制。

新一代 WEKApod 系列產品正面對這些商業挑戰，提供直接解決方案。WekaPod Prime 消除了效能與成本之間的強制性差價，通過智能放置，根據工作負載特徵自動優化放置的智能資料，從而確保寫入保持完整效能，同時實現突破性的經濟效能。

如今 AI 建構商和雲端供應商可消除性能成本的取捨困境

WEKApod Prime：採用獨特的混合快閃科技方案，智能整合 TLC 與 eTLC 快閃記憶體，支援單一配置：1U 機架可容納多達 20 組驅動器，2U 機架則可擴充至 40 組驅動器。有別於傳統分層儲存方案所帶來的快取層級化、跨層級資料移動及寫入效能損失等問題，WEKApod 的 AlloyFlash 能在所有操作中提供穩定效能——包含無節流限制的完整寫入效能——同時實現突破性的經濟效益。絕不妥協、無寫入效能損失、無需快取層級。WEKApod Prime 已被 Danish Centre for AI Innovation (DCAI) 等頂尖 AI 雲端先驅機構採用。

結果是出色的密度，可直接解決數據中心資源限制：相較於前代產品，容量密度提升 4.6 倍，每機架單元寫入 IOPS 效能提升5倍，功率密度提升 4 倍（達到每千瓦 23,000 IOPS 或每千瓦 1.6 PB），每 TB 功耗降低 68%，同時維持 AI 工作負載所需的極致效能。對於訓練和檢查點等寫入密集的 AI 工作負載，這意味著存儲保持速度，而且不會造成效能損失：在重要作業期間閒置昂貴的 GPU。

WEKApod Nitro：專為運行數百至數千顆GPU的人工智慧工廠打造，透過升級硬件（包括 NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC，實現兩倍效能提升與 60% 的性價比優勢，在緊湊的 1U 機箱內實現 800 Gb/s 吞吐量與 20 組 TLC 硬碟配置。作為經 NVIDIA DGX SuperPOD 及 NVIDIA Cloud Partner (NCP) 認證的一站式全包解決方案，兩種 WEKApod 配置皆能節省數星期的整合工作，讓企業得以在數日內（而非數月）將客戶服務推向市場，同時確保儲存基礎架構能與新一代加速器同步發展。

跨 AI 部署的可衡量業務影響

• 對於 AI 雲端供應商和新雲端： 使用現有基礎架構，同時維持保證性能 SLA 的同時，為更多客戶提供利潤。價格效能比提升 65% 直接轉化為 GPU 即服務解決方案的利潤率增長。更快的部署時間，意味著新客戶能更快實現收益。
• 對於部署 AI 工廠的企業： 透過免維護解決方案，在數日而非數月內部署 AI 計劃，消除複雜的整合工作，讓 IT 團隊無需專業技術即可實現企業級儲存效能。藉由提升密度與效能，最高可降低 68% 的耗電量，同時擴展 AI 能力時無需成比例增加資料中心佔地面積、電力或冷卻需求——從啟用首日起即創造可量化的基礎設施投資報酬率。
• 對於 AI 建構者和研究人員： GPU 使用率超過 90%，加速模型開發。縮短訓練時間，以加速迭代週期並獲得競爭優勢。降低推論成本，使新的 AI 應用程式更加經濟實惠。從只需八部伺服器起步，隨需求增長擴展至數百部，並預設包括完整的 NeuralMesh 企業級功能。

AI 基礎設施供應商已從這些創新中獲得直接的商業效益：

「空間和電力是數據中心創新的新界限。WekaPod 卓越的存儲效能密度，使我們能夠在最佳化的足跡內提供超擴展級別的資料輸送量和效率，從而釋放每千瓦和平方米更多 AI 能力，」Danish Centre for AI Innovation (DCAI) 行政總裁 Nadia Carlsten 表示：「這種效率直接提高經濟性，並加速我們將 AI 創新帶給客戶的方式。」

「AI 投資必須證明投資報酬率。WEKApod Prime 在不犧牲速度的前提下，提供高出 65% 的性價比；而 WEKApod Nitro 則將效能提升一倍，以最大化 GPU 使用率。結果是：模型開發速度更快、推論輸送量更高，以及更好的運算投資回報，從而直接影響盈利能力和上市時間。」WEKA 產品總監 Ajay Singh 表示。

NVIDIA 網路資深副總裁 Kevin Deierling 表示：「網路對 AI 基礎設施至關重要，能夠將 AI 的運算與儲存能力轉化為思考平台，得以大規模生成並交付數位智能的標記。憑藉 NVIDIA Spectrum-X 以太網與 NVIDIA ConnectX-8 網路科技作為 WEKApod 的基礎架構，WEKA 正協助企業消除數據瓶頸——此舉對於優化 AI 效能至關重要。」

推出安排

新一代 WekaPod 電器現已推出。各大機構可於以下連結獲取更多資訊：weka.io/wekapod，或於 SuperComputing 2025 蒞臨 WEKA 展位，展位號碼：2215。

WEKA 簡介

WEKA 憑藉其智能、適應性網狀儲存系統 WEKA® NeuralMesh™，正在變革機構建立、運行和擴展 AI 工作流程的方式。傳統的數據基礎設施會隨著工作負載擴展而變得更慢、更脆弱，與此不同，NeuralMesh 會隨著規模擴展而變得更快、更強、更高效，動態適應 AI 環境，為企業級 AI 和代理式 AI 創新提供靈活的基礎。NeuralMesh 深受 30% 的《財富》50 強企業信賴，幫助領先企業、AI 雲端服務供應商和 AI 開發者優化 GPU、加速擴展 AI 並降低創新成本。如欲了解更多，請瀏覽 www.weka.io 或追蹤我們的 LinkedIn 和 X。

WEKA 和 W 標誌乃 WekaIO, Inc. 的註冊商標，而此處其他商品名稱可能是其各自擁有人的商標。

新聞來源：PR Newswire

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