Vdura 与热门云存储公司 Wasabi Technologies 宣布建立技术联盟，将 GPU 邻近的 AI 数据基础设施与价格可预测的 S3 兼容云存储连接起来。通过联盟，两家公司将合作帮助人工智能工厂、新云和企业高性能计算环境将活跃数据集和检查点放置在GPU附近，同时将长期保存、保护和数据再利用扩展到云端。

该联盟以一个简单的运营原则为核心：当AI数据被使用时保持近距离，未使用时则自由移动。AI基础设施团队通常会在性能基础设施上保留远超必要数量的非活跃数据，因为迁移数据意味着运营复杂性、访问延迟或云计算成本不可预测。结果是性能容量被不再需要的数据消耗，而保留的数据则比应有的更难保护、管理和再利用。

Vdura 的高性能数据存储服务于人工智能数据生命周期的活跃阶段：数据集分期、模型加载、训练、检查点和推理。Vdura 提供与 GPU 相邻的文件系统存储性能，采用 RDMA 数据路径和完整的 POSIX 工作流，涵盖 NVMe 闪存、硬盘容量和原生 S3 接口，仅限于单一全局命名空间。

Wasabi 通过兼容 S3 的云对象存储扩展了环境，作为主动归档和长期保存层。不再活跃使用的数据集、检查点、模型版本和衍生产物会转移到Wasabi以进行保护、合规、灾难恢复及分发到其他站点或计算环境，并且仍可随时访问，方便重新训练、模型比较和治理。Wasabi 的可预测定价，其标准条款下无按 GB 计费或 API 请求费用，使团队能够提前规划保留和重复利用成本，而不必在发票上发现费用。

分层数据部署是最大云运营商长期以来验证的做法，他们将精益性能基础设施与深度低成本容量相结合。该联盟为构建自身人工智能基础设施的组织带来了类似的设计模式，采用两个独立、专业化的平台通过开放接口连接，而非单一封闭的协议栈。

“为GPU供能的基础设施是为速度设计的，数据在进行活跃工作时就应该在那里。它不应永久居住在那里，“Vdura首席执行官Ken Claffey说。“我们的客户生成了大量检查点、数据集版本和模型产物，这些都具有真正的长期价值。将Vdura的GPU性能与Wasabi开放且可预测的云层结合，为数据提供了一个保留、保护和再利用的空间，使数据流动成为AI数据生命周期的原生组成部分。”

“AI数据在训练运行结束后不会失去价值。它成为下一个模型的原材料，治理的审计轨迹以及比较的基线，“Wasabi Technologies全球市场高级副总裁Laurie Mitchell说。“这一联盟使得将GPU相关基础设施与独立的S3兼容云对象存储连接变得简单，从而让组织能够掌控数据和成本，而不会将任一局锁定在超大规模企业中。”