<p><strong>阿聯酋迪拜 –</strong> <strong>VAST Data</strong>，一家人工智能操作系統公司，今天宣佈了一種新的推理架構，該架構支持 NVIDIA 推理上下文內存存儲平台——為長期存在的自主 AI 時代而部署。該平台是一種新型的 AI 原生存儲基礎設施，適用於千億級推理。基於 NVIDIA BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太網網絡，它加速了 AI 原生鍵值（KV）緩存訪問，支持節點間的高速推理上下文共享，並在能效方面實現了重大飛躍。</p>
<p>隨着推理從單一提示演變為跨代理的持久多輪推理，局部上下文的概念逐漸崩潰。性能越來越依賴於推理歷史（KV 緩存）在持續負載下的存儲、恢復、重用、擴展和共享的效率，而不僅僅是 GPU 計算的速度。</p>
<p>VAST 正在通過在 NVIDIA BlueField-4 DPU 上本地運行 VAST AI 操作系統（AI OS）軟件來重建推理數據路徑，將關鍵數據服務直接嵌入到執行推理的 GPU 服務器中，以及在專用數據節點架構中。這種設計消除了經典的客户端 - 服務器爭用，並消除了在併發性上升時導致首次令牌時間（TTFT）膨脹的不必要複製和跳轉。結合 VAST 的並行分離共享一切（DASE）架構，每個主機可以訪問一個共享的、全球一致的上下文命名空間，而無需協調開銷，從而避免在規模化時造成瓶頸，實現從 GPU 內存到持久 NVMe 存儲的簡化路徑，採用 RDMA 網絡。</p>
<p>“推理正在成為一個內存系統，而不是一個計算任務。贏家不會是計算能力最強的集羣，而是那些能夠以線速移動、共享和管理上下文的集羣，” VAST Data 全球技術聯盟副總裁 John Mao 表示。“連續性是新的性能前沿。如果上下文無法按需提供，GPU 將閒置，經濟效益將崩潰。通過在 NVIDIA BlueField-4 上運行 VAST AI 操作系統，我們將上下文轉變為共享基礎設施——默認情況下快速，在需要時由政策驅動，並在自主 AI 擴展時保持可預測性。”</p>
<p>除了原始性能外，VAST 為部署 NVIDIA AI 工廠的 AI 原生組織和企業提供了一條通往生產級推理協調的路徑，具有高效性和安全性。隨着推理從實驗轉向受監管和驅動收入的服務，團隊需要能夠通過政策、隔離、可審計性、生命週期控制和可選保護來管理上下文——同時保持 KV 緩存作為共享系統資源的快速和可用。VAST 將這些 AI 原生數據服務作為 AI OS 的一部分提供，幫助客户避免重建風暴，減少閒置 GPU 資源浪費，並在上下文大小和會話併發性激增時提高基礎設施效率。</p>
<p>“上下文是思考的燃料。就像人類寫下東西以記住它們一樣，AI 代理需要保存他們的工作，以便重用他們所學到的東西，” NVIDIA 網絡高級副總裁 Kevin Deierling 表示。“多輪和多用户推理從根本上改變了上下文內存在規模上的管理方式。VAST Data AI OS 與 NVIDIA BlueField-4 結合，使 NVIDIA 推理上下文內存存儲平台和一個旨在實現持續吞吐量和可預測性能的連貫數據平面成為可能，隨着自主工作負載的擴展而不斷提升。”</p>
<p>在 <strong>VAST Forward</strong>，我們首屆用户大會上體驗 VAST 在 AI 和數據基礎設施方面的行業領先方法，時間為 2026 年 2 月 24 日至 26 日，地點在猶他州鹽湖城。通過深入的技術會議、實踐實驗室和認證項目，與 VAST 領導、客户和合作夥伴互動。<strong>在此註冊參加。</strong></p>
<p>其他資源：</p>
<ul>
<li>博客：更多推理，更少基礎設施：客户如何通過 VAST Data 和 NVIDIA 實現突破性效率</li>
</ul>
<p><strong>關於 VAST Data</strong></p>
<p>VAST Data 是一家人工智能操作系統公司——為下一代智能系統提供動力，擁有一個統一的軟件基礎設施堆棧，旨在釋放 AI 的全部潛力。VAST AI OS 將基礎數據和計算服務以及自主執行整合到一個可擴展的平台中，使組織能夠部署和促進 AI 代理之間的通信，實時處理數據，並在全球範圍內自動化複雜工作流。基於 VAST 突破性的 DASE 架構——世界上第一個真正的並行分佈式系統架構，消除了性能、規模、簡單性和彈性之間的權衡——VAST 將其現代基礎設施轉變為一個全球性的推理 AI 網絡。瞭解更多信息，請訪問 vastdata.com，並在 LinkedIn、YouTube 和 X 上關注 VAST Data。</p>
<p>媒體聯繫：Vastdata@activedmc.com</p>
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<p>VAST Data 發佈了一種新的 AI 推理架構，旨在為 NVIDIA 推理上下文內存存儲平台提供支持，旨在增強長期存在的自主 AI 部署。該架構利用 NVIDIA BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太網，改善 AI 原生鍵值緩存訪問和節點間的上下文共享，顯著提升了能效。VAST 的 AI 操作系統將關鍵數據服務直接集成到 GPU 服務器中，優化了性能和資源管理。該公司強調，有效的上下文管理對於 AI 性能至關重要，因為 AI 正在從實驗階段過渡到受監管的服務。VAST 將在 2026 年 2 月的 VAST Forward 大會上展示其創新成果</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>阿聯酋迪拜 –</strong> <strong>VAST Data</strong>，一家人工智能操作系統公司，今天宣佈了一種新的推理架構，該架構支持 NVIDIA 推理上下文內存存儲平台——為長期存在的自主 AI 時代而部署。該平台是一種新型的 AI 原生存儲基礎設施，適用於千億級推理。基於 NVIDIA BlueField-4 DPU 和 Spectrum-X 以太網網絡，它加速了 AI 原生鍵值（KV）緩存訪問，支持節點間的高速推理上下文共享，並在能效方面實現了重大飛躍。</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>隨着推理從單一提示演變為跨代理的持久多輪推理，局部上下文的概念逐漸崩潰。性能越來越依賴於推理歷史（KV 緩存）在持續負載下的存儲、恢復、重用、擴展和共享的效率，而不僅僅是 GPU 計算的速度。</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 正在通過在 NVIDIA BlueField-4 DPU 上本地運行 VAST AI 操作系統（AI OS）軟件來重建推理數據路徑，將關鍵數據服務直接嵌入到執行推理的 GPU 服務器中，以及在專用數據節點架構中。這種設計消除了經典的客户端 - 服務器爭用，並消除了在併發性上升時導致首次令牌時間（TTFT）膨脹的不必要複製和跳轉。結合 VAST 的並行分離共享一切（DASE）架構，每個主機可以訪問一個共享的、全球一致的上下文命名空間，而無需協調開銷，從而避免在規模化時造成瓶頸，實現從 GPU 內存到持久 NVMe 存儲的簡化路徑，採用 RDMA 網絡。</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>“推理正在成為一個內存系統，而不是一個計算任務。贏家不會是計算能力最強的集羣，而是那些能夠以線速移動、共享和管理上下文的集羣，” VAST Data 全球技術聯盟副總裁 John Mao 表示。“連續性是新的性能前沿。如果上下文無法按需提供，GPU 將閒置，經濟效益將崩潰。通過在 NVIDIA BlueField-4 上運行 VAST AI 操作系統，我們將上下文轉變為共享基礎設施——默認情況下快速，在需要時由政策驅動，並在自主 AI 擴展時保持可預測性。”</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 為部署 NVIDIA AI 工廠的 AI 原生組織和企業提供了一條通往生產級推理協調的路徑，具有高效性和安全性。隨着推理從實驗轉向受監管和驅動收入的服務，團隊需要能夠通過政策、隔離、可審計性、生命週期控制和可選保護來管理上下文——同時保持 KV 緩存作為共享系統資源的快速和可用。VAST 將這些 AI 原生數據服務作為 AI OS 的一部分提供，幫助客户避免重建風暴，減少閒置 GPU 資源浪費，並在上下文大小和會話併發性激增時提高基礎設施效率。</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。就像人類寫下東西以記住它們一樣，AI 代理需要保存他們的工作，以便重用他們所學到的東西，” NVIDIA 網絡高級副總裁 Kevin Deierling 表示。“多輪和多用户推理從根本上改變了上下文內存在規模上的管理方式。VAST Data AI OS 與 NVIDIA BlueField-4 結合，使 NVIDIA 推理上下文內存存儲平台和一個旨在實現持續吞吐量和可預測性能的連貫數據平面成為可能，隨着自主工作負載的擴展而不斷提升。”</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>，我們首屆用户大會上體驗 VAST 在 AI 和數據基礎設施方面的行業領先方法，時間為 2026 年 2 月 24 日至 26 日，地點在猶他州鹽湖城。通過深入的技術會議、實踐實驗室和認證項目，與 VAST 領導、客户和合作夥伴互動。<strong>在此註冊參加。</strong></p>
</div><p>Additional Resources:</p>
<div class="lb-trans"><p>其他資源：</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，更少基礎設施：客户如何通過 VAST Data 和 NVIDIA 實現突破性效率</li>
</ul>
</div><p><strong>About VAST Data</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>關於 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統公司——為下一代智能系統提供動力，擁有一個統一的軟件基礎設施堆棧，旨在釋放 AI 的全部潛力。VAST AI OS 將基礎數據和計算服務以及自主執行整合到一個可擴展的平台中，使組織能夠部署和促進 AI 代理之間的通信，實時處理數據，並在全球範圍內自動化複雜工作流。基於 VAST 突破性的 DASE 架構——世界上第一個真正的並行分佈式系統架構，消除了性能、規模、簡單性和彈性之間的權衡——VAST 將其現代基礎設施轉變為一個全球性的推理 AI 網絡。瞭解更多信息，請訪問 vastdata.com，並在 LinkedIn、YouTube 和 X 上關注 VAST Data。</p>
</div><p>Media Contact: Vastdata@activedmc.com</p>
<div class="lb-trans"><p>媒體聯繫：Vastdata@activedmc.com</p>
</div><p>Send us your press releases to pressrelease.zawya@lseg.com</p>
<div class="lb-trans"><p>請將您的新聞稿發送至 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>
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</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>
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</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>在適用法律允許的最大範圍內，本網站、其母公司、子公司、關聯公司及各自的股東、董事、高級職員、員工、代理人、廣告商、內容提供者和許可方對您不承擔任何直接、間接、後果性、特殊、附帶、懲罰性或示範性損害賠償責任，包括但不限於利潤損失、儲蓄損失和收入損失，無論是基於過失、侵權、合同或任何其他責任理論，即使各方已被告知可能性或能夠預見到任何此類損害。</p>
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ZAWYA-PRESSR: VAST Data redesigns AI inference architecture for the agentic era with NVIDIA

Zawya

英偉達

ZAWYA-PRESSR：VAST Data 與 NVIDIA 合作，為代理時代重新設計 AI 推理架構