WEKA ने WEKApod 3: एजेंटिक कार्यभारों के लिए विश्व का सबसे सघन AI स्टोरेज और मेमोरी सिस्टम, का अनावरण किया

WEKA द्वारा डिज़ाइन किए गए नए सिस्टम ऊर्जा की खपत, इंफ्रास्ट्रक्चर लागत, परिचालन जटिलता को नाटकीय रूप से कम, और डेटासेंटर के आकार को छोटा करते हैं, जिससे अत्यंत कुशल, उत्पादन के लिए तैयार AI फैक्ट्रियों और इंफरेंस इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए एक ही रैक में बाजार में उपलब्ध विकल्पों की तुलना में अभूतपूर्व आर्थिक लाभ प्राप्त करते हुए 267% अधिक प्रभावी क्षमता घनत्व और 114% अधिक प्रदर्शन घनत्व प्राप्त होता है।

कैंपबेल, कैलिफ़ोर्निया, 22 जुलाई, 2026 /PRNewswire/ -- WEKA, AI डेटा और मेमोरी इन्फ्रास्ट्रक्चर कंपनी, ने आज बाजार में उच्चतम प्रदर्शन और क्षमता घनत्व प्रदान करने वाले कस्टम-इंजीनियर्ड चेसिस और पेटेंट-लंबित हार्डवेयर नवाचार सहित अपने WEKApod Nitro, WEKApod Prime, और WEKApod Prime Max AI स्टोरेज उपकरणों की तीसरी पीढ़ी का अनावरण किया है। WEKA के नए NeuralMesh 6 सॉफ्टवेयर के साथ निर्बाध रूप से चलने के लिए निर्मित, और आज अलग से घोषित, सिस्टम एक एकीकृत AI इंफरेंस इंफ्रास्ट्रक्चर प्लेटफ़ॉर्म प्रस्तुत कर रहे हैं, जिन्हें AI क्लाउडों, मॉडल बिल्डरों और उद्यमों को इंफ्रास्ट्रक्चर की लागत, पदचिह्न, बिजली की खपत और परिचालन जटिलता को कम करते हुए उत्पादन AI कार्यभारों को बढ़ाने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

संगठनों द्वारा बड़े पैमाने पर लॉंग कांटेक्स्ट, एजेंटिक और पुनर्प्राप्ति-संचालित AI कार्यभार परिनियोजित करने के दौरान, वे पारंपरिक उद्यम डेटा कार्यभारों और प्रारंभिक मशीन शिक्षण-युग के प्रशिक्षण के लिए निर्मित इंफ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर आधुनिक इंफरेंस अर्थशास्त्र के लिए आवश्यक GPU उपयोग, टोकन थ्रूपुट, परिचालन पैमाने और इंफ्रास्ट्रक्चर की दक्षता प्रदान करने के लिए संघर्ष कर रहे हैं।

नए WEKApod सिस्टमों को WEKA द्वारा इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए विशेष रूप से बनाया गया था और इंफरेंस-युग के इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए एक नया स्कोरकार्ड स्थापित करने के लिए यह मौजूदा रैक-स्तरीय डेटा स्टोरेज बेंचमार्क रिकॉर्ड को तोड़ने और AI अर्थशास्त्र के प्रत्येक आयाम को पुन: परिभाषित करने के लिए तैयार है। एक सिंगल WEKApod सिस्टम एक ही रैक में 1.1 एक्साबाइटों की प्रभावी क्षमता प्रदान कर सकता है, जिससे यह एक्साबाइट की सीमा को पार करने वाला पहला सिंगल-रैक सिस्टम NeuralMesh की डेटा कटौती को 441.5 PB की अपक्व क्षमता वाले हार्डवेयर के आधार पर चलाता है। प्रति रैक थ्रूपुट 10.2 TB/सेकंड तक पहुंचता है। प्रति रैक IOPS 210 मिलियन तक पहुंचता है।

इसे पूरा करने के लिए, WEKA ने सिस्टम को PCIe Gen 6 आंतरिक फैब्रिक, केबल-आधारित, बैकप्लेन-मुक्त ड्राइव इंटरकनेक्ट, स्पेक्ट्रम-X ईथरनेट डेटा प्लेन कनेक्टिविटी को सक्षम करने वाले NVIDIA® ConnectX® SuperNIC™ नेटवर्किंग और सॉफ़्टवेयर-मैनेजड थर्मल आर्किटेक्चर के साथ डिज़ाइन किया है। इन सिस्टमों के नवप्रवर्तनशील चेसिस डिजाइन, अंतर्निहित ड्राइव-इंटरकनेक्ट, थर्मल-मैनेजमेंट और सर्विसिबिलिटी टेक्नोलॉजियों के लिए कई पेटेंट लंबित हैं।

"पारंपरिक कार्यभारों के लिए निर्मित AI इंफ्रास्ट्रक्चर इंफरेंस युग को शक्ति प्रदान नहीं कर सकता है। बाधाएँ अलग-अलग हैं: "अब रैक स्पेस, ऊर्जा, सप्लाई चेन और परिचालन घनत्व यह निर्धारित करते हैं कि AI परिनियोजन से लाभ होता है या यह लाभ की हानी हो जाती है।" WEKA के सह-संस्थापक और CEO, Liran Zvibel, ने कहा। "हमने WEKApod को उन बाधाओं के भीतर WEKA द्वारा विशेष रूप से इंफरेंस-युग कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन और इंजीनियर किए गए हार्डवेयर पर हमारे द्वारा नियंत्रित सप्लाई चेन के साथ काम करने के लिए बनाया है, न कि उनके विरुद्ध। यह ऐसा शुरुआती आर्थिक लाभ प्रदान करता है जो एक नया मापदंड स्थापित करते हुए AI इंफ्रास्ट्रक्चर की सभी आवश्यकताओं के लिए स्वामित्व की सर्वोत्तम कुल लागत के साथ जुड़ता है, जिसके आधार पर हमारा मानना है कि बड़े पैमाने पर उत्पादन AI चलाने वाला प्रत्येक ग्राहक शीघ्र ही अपने इंफ्रास्ट्रक्चर संबंधी निर्णयों का मूल्यांकन करेगा।"

NVIDIA में स्टोरेज टेक्नोलॉजी के उपाध्यक्ष, Jason Hardy, ने कहा, "AI कार्यभारों में वृद्धि और डेटासेंटर के बढ़ते उपयोग के साथ आधुनिक सिस्टमों के लिए अधिक स्थान या बिजली की मांग किए बिना अधिक प्रदर्शन, क्षमता और दक्षता प्रदान करने की आवश्यकता होती है।" WEKApod 3 को NVIDIA Spectrum-X Ethernet नेटवर्किंग की उच्च-बैंडविड्थ, कम-विलंबता वाला फैब्रिक प्रदान करती है, जिसकी ग्राहकों को उनके द्वारा परिनियोजित किए गए प्रत्येक GPU से अधिक लाभ प्राप्त करने में सहायता प्राप्त करने के लिए स्टोरेज से GPU तक डेटा पथ को बड़े पैमाने पर सुगम बनाए रखने की आवश्यकता होती है।"

एजेंटिक AI को एक नए दृष्टिकोण की आवश्यकता का क्या कारण है
आज AI इंफ्रास्ट्रक्चर निर्णयों को संचालित करने वाली बाधाएं फिज़िकल और क्रय-संबंधी, दोनों हैं। 2020 के बाद पहली बार 2025 में, US डेटासेंटर निर्माण में गिरावट दर्ज की गई है। प्रमुख बाजारों में ग्रिड कनेक्शन के लिए कतारें 4 से 7 वर्ष तक खिंच जाती हैं। Morgan Stanley का अनुमान है कि 2028 तक US में 49-गीगावाट बिजली की कमी हो जाएगी। साथ ही, NAND बाजार सीमित बने हुए हैं और OEM-चैनल की लीड टाइम इंफ्रास्ट्रक्चर के योजना चक्रों की क्षमता से कहीं अधिक बढ़ गई है। अक्षमतापूर्वक रैक स्पेस और बिजली का उपयोग करने वाला स्टोरेज, उन सीमित फिज़िकल संसाधनों के लिए GPU के साथ सीधे तौर पर प्रतिस्पर्धा कर रहा है। विक्रेता के नियंत्रण से बाहर के हार्डवेयर पर निर्मित स्टोरेज में सप्लाई चेन संबंधी जोखिम भी शामिल होता है।

WEKA की उन मूलभूत समस्याओं का समाधान WEKApod है: एक ऐसा सिस्टम जिसे डेटासेंटर के आकार को कम करने, महत्वपूर्ण रैक स्पेस को पुनः प्राप्त करने और टोकन थ्रूपुट या कार्यभार प्रदर्शन का त्याग किए बिना टोकन प्रति वाट में सुधार करने के लिए बनाया गया है। प्रति रैक यूनिट के आधार पर, प्रत्येक श्रेणी में अगले सर्वश्रेष्ठ सिस्टम की तुलना में प्रभावी क्षमता में 267% और थ्रूपुट में 114% की बढ़त के साथ, WEKApod क्षमता और थ्रूपुट घनत्व में सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सभी विकल्पों से आगे है। क्रय के संबंध में, WEKA OEM चैनल निर्भरताओं को विरासत में लेने के बजाय सीधे कंपोनेंट स्रोतों को नियंत्रित करता है, जिससे AI क्लाउड प्रदाताओं और उद्यमों को बड़े पैमाने पर इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना बनाने के लिए वास्तव में आवश्यक मूल्य निर्धारण स्थिरता और लीड-टाइम पूर्वानुमान प्राप्त होती है।

संप्रभु AI क्लाउड प्रदाताओं और हाइपरस्केलरों के लिए इसका अर्थ है प्रति रैक अधिक GPU और अधिक टेनेंट। AI डेवलपरों और एंटरप्राइज टीमों के लिए, इसका अर्थ है उनके मौजूदा डेटासेंटर के दायरे में अधिक इंफरेंस लगाने की क्षमता।

"प्रशिक्षण की तुलना में उत्पादन स्तर पर इंफरेंस एक मौलिक रूप से भिन्न इंफ्रास्ट्रक्चर समस्या है। प्रति रैक टोकन, प्रति वाट टोकन, निरंतर लोड पर प्रति इंफरेंस लागत, सबसे महत्वपूर्ण मापदंड हैं। इस श्रेणी के अधिकांश विक्रेताओं ने कार्यभारों के बदल जाने के बावज़ूद पुराने मानकों के लिए अनुकूलन किया है," NAND Research के मुख्य विश्लेषक, Steve McDowell, ने कहा। "WEKApod को उन मापदंडों का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है जिनकी ग्राहकों को अभी सबसे अधिक आवश्यकता है, और जिसके लिए इसे दर्शाने वाला एक एकीकृत हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर दृष्टिकोण अपनाया गया है। आज के सीमित डेटासेंटर और मेमोरी बाजार में AI इंफ्रास्ट्रक्चर निर्माण की योजना बना रहे किसी भी व्यक्ति को, चाहे वे अंततः किसी भी विक्रेता का चयन करें, इस नए स्कोरकार्ड के आधार पर प्रत्येक विक्रेता का मूल्यांकन करना चाहिए।"

WEKApod Nitro: अधिकतम प्रदर्शन। इंफरेंस कार्यभारों के लिए अनुकूलित।

WEKApod Nitro को सबसे अधिक प्रदर्शन-महत्वपूर्ण AI कार्यभारों के लिए निर्मित और कॉन्फ़िगर किया गया था, जहां स्टोरेज बैंडविड्थ यह निर्धारित करता है कि GPU पूरी क्षमता से चलते हैं या डेटा की प्रतीक्षा में रुक जाते हैं। डुअल-पोर्ट NVIDIA ConnectX नेटवर्किंग के साथ मिलकर 800 GB/सेकंड का थ्रूपुट प्रदान करते हुए, दो रैक वाली यूनिट और चार नोड वाला चेसिस चार पूरी तरह से स्वतंत्र विफलता डोमेन और 56 TLC ड्राइव प्रदान करता है।

WEKApod Prime और WEKApod Prime Max: विशाल क्षमता। न्यूनतम स्थान घेरता है।

• WEKApod Prime चार-नोड, दो-रैक-यूनिट चेसिस में 56 कुल ड्राइवों के साथ AlloyFlash TLC और QLC मिश्रण से संतुलित क्षमता और प्रदर्शन प्रदान करता है।
• WEKApod Prime Max को यथासंभव सबसे छोटे फुटप्रिंट में अधिकतम क्षमता प्रदान करने के लिए निर्मित और कॉन्फ़िगर किया गया था। दो रैक, दो नोड वाली चेसिस पैकों में 70 NVMe ड्राइवें। NeuralMesh का उच्च-प्रदर्शन ऑब्जेक्ट स्टोरेज और अनवरत डेटा कटौती, Micron के 245.76 TB 6600 ION ड्राइवों के साथ मिलकर, WEKApod Prime Max को एक सिंगल 56U रैक में 1.1 एक्साबाइटों की प्रभावी क्षमता प्रदान करने में सक्षम बनाता है - ऐसा घनत्व जिसका कोई प्रतियोगी मुकाबला नहीं कर सकता।

Micron के प्रमुख डेटा सेंटर बिजनेस इकाई के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक, Jeremy Werner, ने कहा, "एजेंटिक AI और इंफरेंस डेटा सेंटर की दक्षता के लिए सीमाएं बढ़ाई जा रही हैं, जिसके लिए घनत्व, शक्ति और प्रदर्शन को एक साथ बढ़ाने की आवश्यकता होती है। नए WEKApod आर्किटेक्चर और Micron 245TB SSDs के साथ, ग्राहक 2U फुटप्रिंट में 15.8 पेटाबाइट प्रदान कर सकते हैं, जिससे अतिरिक्त कंप्यूटिंग के लिए बिजली और स्थान को संरक्षित करते हुए भंडारण क्षमता को अधिकतम किया जा सकता है।"

WeKapod की मुख्य विशेषताएं और लाभ

• विशेष रूप से निर्मित 2U चेसिस: यह बाजार में उपलब्ध सर्वोत्तम प्रदर्शन और क्षमता घनत्व को सबसे छोटे आकार में डिलिवर करती है। यह एक ही आवरण चार-नोड और दो-नोड दोनों प्रकार के विन्यासों को सपोर्ट करती है।
• PCIe Gen 6 आंतरिक फैब्रिक पर निर्मित: प्रत्येक ड्राइव को एक साथ पूर्ण उपयोग पर चलाने के लिए बैंडविड्थ हेडरूम प्रदान करता है।
• उच्च घनत्व वाली ड्राइवों के लिए माइक्रो विफलता-डोमेन डिज़ाइन: बैकप्लेन-मुक्त वातावरण पूरी तरह से स्वतंत्र विफलता डोमेन बनाता है और घटनाओं को एक सिंगल ड्राइव तक सीमित रखता है, जिससे क्लस्टर-स्तर के हस्तक्षेप की आवश्यकता नहीं होती है।
• 35°C एम्बिएंट तापमान पर संचालन के लिए डिज़ाइन की गया थर्मल आर्किटेक्चर: थर्मल स्ट्रेस के तहत सॉफ्टवेयर-मैनेजड NVMe पॉवर थ्रॉटलिंग का अर्थ है कि शटडाउन को ट्रिगर करने के बजाय सिस्टम धीरे-धीरे अपनी कार्यक्षमता को कम करना। उत्पादन स्तर पर AI के संबंध में, यही एक प्रदर्शन संबंधी घटना और SLA उल्लंघन के बीच का अंतर है।
• अंतर्निहित सेवाक्षमता: GUI-निर्देशित बदलाव के साथ कस्टम इंटरपोज़र के माध्यम से डिलीवर किए गए हॉट-प्लगेबल बूट ड्राइव। रखरखाव के दौरान मिरर्ड NIC पोर्ट लेआउट, ड्राइव बे को सुलभ बनाए रखता है। ड्राइव को बदलना एक 10 मिनट का सेल्फ-सर्विस ऑपरेशन है, न कि 2 घंटे का मेंटेनेंस विंडो।
• हेडलेस परिनियोजन: NeuralMesh Home के माध्यम से क्लाउड-संचालित रैक-स्केल स्थापन।
• 1PB से कम से लेकर 100PB और उससे अधिक क्षमता वाले कॉन्फ़िगर करने योग्य उपकरण:तीसरी पीढ़ी के WEKApod Nitro, WEKApod Prime और WEKApod Prime Max पहले WEKApod उत्पाद हैं जिन्हें कॉन्फ़िगर करने योग्य SKU के रूप में बेचा जाता है। ग्राहक चेसिस की प्रकार, मेमोरी, ड्राइव की क्षमता और ड्राइव की संख्या का चयन कर सकते हैं। प्रत्येक कॉन्फ़िग्रेशन एक जैसी परिचालन सरलता प्रदान करती है।

उपलब्धता
WEKApod Nitro, WEKApod Prime, और WEKApod Prime Max आज WEKA के विश्वव्यापी वितरक और VAR नेटवर्क के माध्यम से ऑर्डर पर उपलब्ध हैं, जिनकी डिलीवरी 2026 की पतझड़ में शुरू होगी। NeuralMesh 6 पहले सिस्टमों के साथ प्रेषित किया जाएगा।

नए WEKApod उपकरणों के बारे में अधिक जानकारी के लिए, यहां जाएं: https://www.weka.io/product/wekapod/।

WEKA NeuralMesh x WEKApod: पूर्ण सामंजस्य में एक साथ चलने के लिए निर्मित

WEKA ने आज अपने प्रमुख NeuralMesh सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म की छठी पीढ़ी का अनावरण भी किया है, जिसमें नेटिव मल्टी-टेनेन्सी, एक एकीकृत फ़ाइल-और-ऑब्जेक्ट प्रोटोकॉल स्टैक, इंटेलिजेंट मेटाडेटा-फर्स्ट डेटा आत्मनिर्भरता, संविदात्मक प्रदर्शन गारंटी के साथ अनवरत डेटा दक्षता, Kubernetes-नेटिव परिचालन ऑपरेशन और एकीकृत अवलोकन क्षमता जैसी नई एंटरप्राइज-ग्रेड विशेषताएं शामिल हैं। अधिक जानकारी के लिए आज की NeuralMesh 6 घोषणा देखें: https://www.weka.io/news/neuralmesh-6-enterprise-agentic-ai।

WEKA का परिचय
WEKA एजेंटिक AI के अर्थशास्त्र को बदलने वाली AI डेटा और मेमोरी इन्फ्रास्ट्रक्चर की एक कंपनी है। इसका NeuralMesh™ प्लेटफ़ार्म उच्च-प्रदर्शन डेटा स्टोरेज को विस्तारित GPU मेमोरी के साथ एकीकृत करता है, जिससे उद्यमों, AI क्लाउड प्रदाताओं और AI डेवलपरों को प्रशिक्षण, इंफरेंस और एजेंटिक कार्यभारों के लिए एक सिंगल आधार मिलता है। ऑगमेंटेड मेमोरी ग्रिड के साथ, NeuralMesh GPU मेमोरी क्षमता को 1000x तक बढ़ाता, पहले टोकन के समय को 20x तक तेज, और समान GPU फुटप्रिंट से सहयोगी उपयोगकर्ताओं को 10x अधिक क्षमता प्रदान करता है, जो उत्पादन बेंचमार्कों में प्रमाणित हो चुका है। Fortune 50 में से 30% कंपनियों का विश्वसनीय, WEKA संगठनों को AI को तेजी से बढ़ाने, GPU उपयोग को अनुकूलित करने और दिए गए प्रत्येक टोकन की लागत को कम करने में सक्षम बनाता है। अधिक जानकारी के लिए www.weka.io पर जाएं या LinkedIn और X पर हमसे जुड़ें।