<p><strong>阿联酋迪拜 –</strong> <strong>VAST Data</strong>，一家人工智能操作系统公司，今天宣布了一种新的推理架构，该架构支持 NVIDIA 推理上下文内存存储平台——为长期存在的自主 AI 时代而部署。该平台是一种新型的 AI 原生存储基础设施，适用于千亿级推理。基于 NVIDIA BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太网网络，它加速了 AI 原生键值（KV）缓存访问，支持节点间的高速推理上下文共享，并在能效方面实现了重大飞跃。</p>
<p>随着推理从单一提示演变为跨代理的持久多轮推理，局部上下文的概念逐渐崩溃。性能越来越依赖于推理历史（KV 缓存）在持续负载下的存储、恢复、重用、扩展和共享的效率，而不仅仅是 GPU 计算的速度。</p>
<p>VAST 正在通过在 NVIDIA BlueField-4 DPU 上本地运行 VAST AI 操作系统（AI OS）软件来重建推理数据路径，将关键数据服务直接嵌入到执行推理的 GPU 服务器中，以及在专用数据节点架构中。这种设计消除了经典的客户端 - 服务器争用，并消除了在并发性上升时导致首次令牌时间（TTFT）膨胀的不必要复制和跳转。结合 VAST 的并行分离共享一切（DASE）架构，每个主机可以访问一个共享的、全球一致的上下文命名空间，而无需协调开销，从而避免在规模化时造成瓶颈，实现从 GPU 内存到持久 NVMe 存储的简化路径，采用 RDMA 网络。</p>
<p>“推理正在成为一个内存系统，而不是一个计算任务。赢家不会是计算能力最强的集群，而是那些能够以线速移动、共享和管理上下文的集群，” VAST Data 全球技术联盟副总裁 John Mao 表示。“连续性是新的性能前沿。如果上下文无法按需提供，GPU 将闲置，经济效益将崩溃。通过在 NVIDIA BlueField-4 上运行 VAST AI 操作系统，我们将上下文转变为共享基础设施——默认情况下快速，在需要时由政策驱动，并在自主 AI 扩展时保持可预测性。”</p>
<p>除了原始性能外，VAST 为部署 NVIDIA AI 工厂的 AI 原生组织和企业提供了一条通往生产级推理协调的路径，具有高效性和安全性。随着推理从实验转向受监管和驱动收入的服务，团队需要能够通过政策、隔离、可审计性、生命周期控制和可选保护来管理上下文——同时保持 KV 缓存作为共享系统资源的快速和可用。VAST 将这些 AI 原生数据服务作为 AI OS 的一部分提供，帮助客户避免重建风暴，减少闲置 GPU 资源浪费，并在上下文大小和会话并发性激增时提高基础设施效率。</p>
<p>“上下文是思考的燃料。就像人类写下东西以记住它们一样，AI 代理需要保存他们的工作，以便重用他们所学到的东西，” NVIDIA 网络高级副总裁 Kevin Deierling 表示。“多轮和多用户推理从根本上改变了上下文内存在规模上的管理方式。VAST Data AI OS 与 NVIDIA BlueField-4 结合，使 NVIDIA 推理上下文内存存储平台和一个旨在实现持续吞吐量和可预测性能的连贯数据平面成为可能，随着自主工作负载的扩展而不断提升。”</p>
<p>在 <strong>VAST Forward</strong>，我们首届用户大会上体验 VAST 在 AI 和数据基础设施方面的行业领先方法，时间为 2026 年 2 月 24 日至 26 日，地点在犹他州盐湖城。通过深入的技术会议、实践实验室和认证项目，与 VAST 领导、客户和合作伙伴互动。<strong>在此注册参加。</strong></p>
<p>其他资源：</p>
<ul>
<li>博客：更多推理，更少基础设施：客户如何通过 VAST Data 和 NVIDIA 实现突破性效率</li>
</ul>
<p><strong>关于 VAST Data</strong></p>
<p>VAST Data 是一家人工智能操作系统公司——为下一代智能系统提供动力，拥有一个统一的软件基础设施堆栈，旨在释放 AI 的全部潜力。VAST AI OS 将基础数据和计算服务以及自主执行整合到一个可扩展的平台中，使组织能够部署和促进 AI 代理之间的通信，实时处理数据，并在全球范围内自动化复杂工作流。基于 VAST 突破性的 DASE 架构——世界上第一个真正的并行分布式系统架构，消除了性能、规模、简单性和弹性之间的权衡——VAST 将其现代基础设施转变为一个全球性的推理 AI 网络。了解更多信息，请访问 vastdata.com，并在 LinkedIn、YouTube 和 X 上关注 VAST Data。</p>
<p>媒体联系：Vastdata@activedmc.com</p>
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<p>VAST Data 发布了一种新的 AI 推理架构，旨在为 NVIDIA 推理上下文内存存储平台提供支持，旨在增强长期存在的自主 AI 部署。该架构利用 NVIDIA BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太网，改善 AI 原生键值缓存访问和节点间的上下文共享，显著提升了能效。VAST 的 AI 操作系统将关键数据服务直接集成到 GPU 服务器中，优化了性能和资源管理。该公司强调，有效的上下文管理对于 AI 性能至关重要，因为 AI 正在从实验阶段过渡到受监管的服务。VAST 将在 2026 年 2 月的 VAST Forward 大会上展示其创新成果</p>

<p><strong>Dubai, UAE –</strong> <strong>VAST Data</strong>, the AI Operating System company, today announced a new inference architecture that enables the NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform – deployments for the era of long-lived, agentic AI. The platform is a new class of AI-native storage infrastructure for gigascale inference. Built on NVIDIA BlueField-4 DPUs and Spectrum-X Ethernet networking, it accelerates AI-native key-value (KV) cache access, enables high-speed inference context sharing across nodes, and delivers a major leap in power efficiency.</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>阿联酋迪拜 –</strong> <strong>VAST Data</strong>，一家人工智能操作系统公司，今天宣布了一种新的推理架构，该架构支持 NVIDIA 推理上下文内存存储平台——为长期存在的自主 AI 时代而部署。该平台是一种新型的 AI 原生存储基础设施，适用于千亿级推理。基于 NVIDIA BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太网网络，它加速了 AI 原生键值（KV）缓存访问，支持节点间的高速推理上下文共享，并在能效方面实现了重大飞跃。</p>
</div><p>As inference evolves from single prompts into persistent, multi-turn reasoning across agents, the notion that context stays local breaks down. Performance is increasingly governed by how efficiently inference history (KV cache) can be stored, restored, reused, extended, and shared under sustained load – not simply by how fast GPUs can compute.</p>
<div class="lb-trans"><p>随着推理从单一提示演变为跨代理的持久多轮推理，局部上下文的概念逐渐崩溃。性能越来越依赖于推理历史（KV 缓存）在持续负载下的存储、恢复、重用、扩展和共享的效率，而不仅仅是 GPU 计算的速度。</p>
</div><p>VAST is rebuilding the inference data path by running VAST AI Operating System (AI OS) software natively on NVIDIA BlueField-4 DPUs, embedding critical data services directly into the GPU server where inference executes, as well as in a dedicated data node architecture. This design removes classic client-server contention and eliminates unnecessary copies and hops that inflate time-to-first-token (TTFT) as concurrency rises. Combined with VAST’s parallel Disaggregated Shared-Everything (DASE) architecture, each host can access a shared, globally coherent context namespace without the coordination tax that causes bottlenecks at scale, enabling a streamlined path from GPU memory to persistent NVMe storage over RDMA fabrics.</p>
<div class="lb-trans"><p>VAST 正在通过在 NVIDIA BlueField-4 DPU 上本地运行 VAST AI 操作系统（AI OS）软件来重建推理数据路径，将关键数据服务直接嵌入到执行推理的 GPU 服务器中，以及在专用数据节点架构中。这种设计消除了经典的客户端 - 服务器争用，并消除了在并发性上升时导致首次令牌时间（TTFT）膨胀的不必要复制和跳转。结合 VAST 的并行分离共享一切（DASE）架构，每个主机可以访问一个共享的、全球一致的上下文命名空间，而无需协调开销，从而避免在规模化时造成瓶颈，实现从 GPU 内存到持久 NVMe 存储的简化路径，采用 RDMA 网络。</p>
</div><p>“Inference is becoming a memory system, not a compute job. The winners won’t be the clusters with the most raw compute – they’ll be the ones that can move, share, and govern context at line rate,” said John Mao, Vice President, Global Technology Alliances at VAST Data “Continuity is the new performance frontier. If context isn’t available on demand, GPUs idle and economics collapse. With the VAST AI Operating System on NVIDIA BlueField-4, we’re turning context into shared infrastructure – fast by default, policy-driven when needed, and built to stay predictable as agentic AI scales.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“推理正在成为一个内存系统，而不是一个计算任务。赢家不会是计算能力最强的集群，而是那些能够以线速移动、共享和管理上下文的集群，” VAST Data 全球技术联盟副总裁 John Mao 表示。“连续性是新的性能前沿。如果上下文无法按需提供，GPU 将闲置，经济效益将崩溃。通过在 NVIDIA BlueField-4 上运行 VAST AI 操作系统，我们将上下文转变为共享基础设施——默认情况下快速，在需要时由政策驱动，并在自主 AI 扩展时保持可预测性。”</p>
</div><p>Beyond raw performance, VAST gives AI-native organizations and enterprises deploying NVIDIA AI factories a path to production-grade inference coordination with high levels of efficiency and security. As inference moves from experimentation into regulated and revenue-driving services, teams need the ability to manage context with policy, isolation, auditability, lifecycle controls, and optional protection – all while keeping KV cache fast and usable as a shared system resource. VAST delivers those AI-native data services as part of the AI OS, helping customers avoid rebuild storms, reduce idle-GPU resource waste, and improve infrastructure efficiency as context sizes and session concurrency explode.</p>
<div class="lb-trans"><p>除了原始性能外，VAST 为部署 NVIDIA AI 工厂的 AI 原生组织和企业提供了一条通往生产级推理协调的路径，具有高效性和安全性。随着推理从实验转向受监管和驱动收入的服务，团队需要能够通过政策、隔离、可审计性、生命周期控制和可选保护来管理上下文——同时保持 KV 缓存作为共享系统资源的快速和可用。VAST 将这些 AI 原生数据服务作为 AI OS 的一部分提供，帮助客户避免重建风暴，减少闲置 GPU 资源浪费，并在上下文大小和会话并发性激增时提高基础设施效率。</p>
</div><p>“Context is the fuel of thinking. Just like humans that write things down to remember them, AI agents need to save their work so they can reuse what they’ve learned,&#34; said Kevin Deierling, Senior Vice President of Networking, NVIDIA. &#34;Multi-turn and multi-user inferencing fundamentally transforms how context memory is managed at scale. VAST Data AI OS with NVIDIA BlueField-4 enables the NVIDIA Inference Context Memory Storage Platform and a coherent data plane designed for sustained throughput and predictable performance as agentic workloads scale.”</p>
<div class="lb-trans"><p>“上下文是思考的燃料。就像人类写下东西以记住它们一样，AI 代理需要保存他们的工作，以便重用他们所学到的东西，” NVIDIA 网络高级副总裁 Kevin Deierling 表示。“多轮和多用户推理从根本上改变了上下文内存在规模上的管理方式。VAST Data AI OS 与 NVIDIA BlueField-4 结合，使 NVIDIA 推理上下文内存存储平台和一个旨在实现持续吞吐量和可预测性能的连贯数据平面成为可能，随着自主工作负载的扩展而不断提升。”</p>
</div><p>Experience VAST’s industry-leading approach to AI and data infrastructure at <strong>VAST Forward</strong>, our inaugural user conference, February 24–26, 2026 in Salt Lake City, Utah. Engage with VAST leadership, customers, and partners through deep technical sessions, hands-on labs, and certification programs. <strong>Register here to join.</strong></p>
<div class="lb-trans"><p>在 <strong>VAST Forward</strong>，我们首届用户大会上体验 VAST 在 AI 和数据基础设施方面的行业领先方法，时间为 2026 年 2 月 24 日至 26 日，地点在犹他州盐湖城。通过深入的技术会议、实践实验室和认证项目，与 VAST 领导、客户和合作伙伴互动。<strong>在此注册参加。</strong></p>
</div><p>Additional Resources:</p>
<div class="lb-trans"><p>其他资源：</p>
</div><ul>
<li>BLOG: More Inference, Less Infrastructure: How Customers Achieve Breakthrough Efficiency with VAST Data and NVIDIA</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>博客：更多推理，更少基础设施：客户如何通过 VAST Data 和 NVIDIA 实现突破性效率</li>
</ul>
</div><p><strong>About VAST Data</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>关于 VAST Data</strong></p>
</div><p>VAST Data is the AI Operating System company – powering the next generation of intelligent systems with a unified software infrastructure stack that was purpose-built to unlock the full potential of AI. The VAST AI OS consolidates foundational data and compute services and agentic execution into one scalable platform, enabling organizations to deploy and facilitate communication between AI agents, reason over real-time data, and automate complex workflows at global scale. Built on VAST’s breakthrough DASE architecture – the world’s first true parallel distributed system architecture that eliminates tradeoffs between performance, scale, simplicity, and resilience – VAST has transformed its modern infrastructure into a global fabric for reasoning AI. Learn more at vastdata.com and follow VAST Data on LinkedIn, YouTube and X.</p>
<div class="lb-trans"><p>VAST Data 是一家人工智能操作系统公司——为下一代智能系统提供动力，拥有一个统一的软件基础设施堆栈，旨在释放 AI 的全部潜力。VAST AI OS 将基础数据和计算服务以及自主执行整合到一个可扩展的平台中，使组织能够部署和促进 AI 代理之间的通信，实时处理数据，并在全球范围内自动化复杂工作流。基于 VAST 突破性的 DASE 架构——世界上第一个真正的并行分布式系统架构，消除了性能、规模、简单性和弹性之间的权衡——VAST 将其现代基础设施转变为一个全球性的推理 AI 网络。了解更多信息，请访问 vastdata.com，并在 LinkedIn、YouTube 和 X 上关注 VAST Data。</p>
</div><p>Media Contact: Vastdata@activedmc.com</p>
<div class="lb-trans"><p>媒体联系：Vastdata@activedmc.com</p>
</div><p>Send us your press releases to pressrelease.zawya@lseg.com</p>
<div class="lb-trans"><p>请将您的新闻稿发送至 pressrelease.zawya@lseg.com</p>
</div><p>Disclaimer: The contents of this press release was provided from an external third party provider. This website is not responsible for, and does not control, such external content. This content is provided on an “as is” and “as available” basis and has not been edited in any way. Neither this website nor our affiliates guarantee the accuracy of or endorse the views or opinions expressed in this press release.</p>
<div class="lb-trans"><p>免责声明：本新闻稿的内容由外部第三方提供。本网站不对该外部内容负责，也不控制该内容。该内容按 “现状” 和 “可用” 提供，未经过任何编辑。本网站及我们的附属机构不保证该新闻稿中表达的观点或意见的准确性或认可。</p>
</div><p>The press release is provided for informational purposes only. The content does not provide tax, legal or investment advice or opinion regarding the suitability, value or profitability of any particular security, portfolio or investment strategy. Neither this website nor our affiliates shall be liable for any errors or inaccuracies in the content, or for any actions taken by you in reliance thereon. You expressly agree that your use of the information within this article is at your sole risk.</p>
<div class="lb-trans"><p>本新闻稿仅供信息参考。内容不提供税务、法律或投资建议，也不对任何特定证券、投资组合或投资策略的适用性、价值或盈利能力发表意见。本网站及我们的附属机构对内容中的任何错误或不准确之处，或您依赖该内容所采取的任何行动不承担任何责任。您明确同意您使用本文中的信息风险自负。</p>
</div><p>To the fullest extent permitted by applicable law, this website, its parent company, its subsidiaries, its affiliates and the respective shareholders, directors, officers, employees, agents, advertisers, content providers and licensors will not be liable (jointly or severally) to you for any direct, indirect, consequential, special, incidental, punitive or exemplary damages, including without limitation, lost profits, lost savings and lost revenues, whether in negligence, tort, contract or any other theory of liability, even if the parties have been advised of the possibility or could have foreseen any such damages.</p>
<div class="lb-trans"><p>在适用法律允许的最大范围内，本网站、其母公司、子公司、关联公司及各自的股东、董事、高级职员、员工、代理人、广告商、内容提供者和许可方对您不承担任何直接、间接、后果性、特殊、附带、惩罚性或示范性损害赔偿责任，包括但不限于利润损失、储蓄损失和收入损失，无论是基于过失、侵权、合同或任何其他责任理论，即使各方已被告知可能性或能够预见到任何此类损害。</p>
</div>

ZAWYA-PRESSR: VAST Data redesigns AI inference architecture for the agentic era with NVIDIA

Zawya

英伟达

ZAWYA-PRESSR：VAST Data 与 NVIDIA 合作，为代理时代重新设计 AI 推理架构