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KAYTUS KR2166V3 accélère le traitement des données pour l’IA et le HPC à l’échelle du pétaoctet

Une architecture de stockage dense à socket unique offre plus de 700 To de capacité brute, 12 % de performances MapReduce supplémentaires et jusqu’à 45 % de consommation électrique en moins pour les charges de travail d’IA et de HPC

SINGAPOUR, 30 sept. 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- KAYTUS a présenté aujourd’hui le KR2166V3, un serveur de stockage 2U conçu pour le prétraitement et l’analyse de données à l’échelle du pétaoctet. Reposant sur une architecture native à socket unique AMD EPYC™ 9005, le système intègre 24 baies pour disques de 3,5 pouces, offrant plus de 700 To de capacité de stockage brute tout en éliminant les surcoûts liés aux accès mémoire inter-sockets inhérents aux architectures NUMA conventionnelles à double socket. Comparé aux systèmes 2U classiques à double socket, le KR2166V3 offre des performances MapReduce supérieures de 12 %, réduit la consommation électrique de plus de 45 % et diminue le coût total de possession (TCO) de plus de 19 %.

Alors que l’entraînement des modèles d’IA, les analyses avancées et d’autres charges de travail exigeantes accélèrent la croissance des volumes de données, les entreprises privilégient des architectures de stockage capables de combiner capacité évolutive, accès plus rapide aux données, débit de traitement accru et meilleure maîtrise des coûts d’infrastructure.

Le défi : accroître la capacité de stockage tout en maîtrisant les coûts d’infrastructure.
La préparation des données constitue un élément essentiel des infrastructures d’IA modernes. Les images, textes, journaux et échantillons bruts doivent être nettoyés, dédupliqués, convertis et agrégés avant d’être intégrés aux pipelines d’entraînement ou d’analyse. À l’échelle du pétaoctet, ces flux de travail nécessitent une infrastructure capable d’assurer en continu l’ingestion, la transformation et la réécriture des données sur les systèmes de stockage.

La mise à l’échelle horizontale traditionnelle nécessite souvent l’ajout de nœuds serveurs pour augmenter la capacité de stockage, ce qui mobilise des ressources de calcul supplémentaires et entraîne une hausse de la consommation électrique, de la complexité du réseau et de l’espace occupé en rack. Les charges de travail fortement dépendantes du stockage bénéficient d’une capacité et d’une densité accrues ainsi que d’une allocation plus efficace des ressources, permettant d’accompagner la croissance des données avec une infrastructure plus légère.

La solution : une architecture de stockage dense pour les charges de travail exigeantes.
Le KR2166V3 associe stockage haute densité, architecture native à socket unique et ressources de stockage et de calcul optimisées afin d’améliorer l’efficacité du traitement des données et de réduire les coûts d’infrastructure.

  • Une densité de stockage accrue pour les charges de travail à l’échelle du pétaoctet : le KR2166V3 intègre 24 baies pour disques de 3,5 pouces dans un châssis 2U, offrant plus de 700 To de capacité brute. Cette conception compacte permet aux entreprises de consolider leurs données sur un nombre réduit de nœuds et de prendre en charge le prétraitement à l’échelle du pétaoctet tout en réduisant l’encombrement des serveurs.
  • Une architecture à socket unique pour un traitement efficace des données : alimenté par un processeur AMD EPYC™ 9005, le KR2166V3 regroupe les ressources de calcul, de mémoire et d’E/S autour d’un seul processeur, éliminant les surcoûts liés aux accès inter-sockets propres aux systèmes NUMA à double socket. Cette architecture améliore l’efficacité du traitement des données et offre des performances MapReduce supérieures de 12 % à celles des solutions 2U classiques à double socket.
  • Des coûts d’infrastructure réduits grâce à une allocation optimisée des ressources : le KR2166V3 associe une forte densité de stockage à des ressources de calcul adaptées aux exigences des charges de travail, permettant aux entreprises d’absorber la croissance des données sans mobiliser inutilement des ressources de calcul supplémentaires. À charges de travail comparables, le KR2166V3 réduit la consommation électrique de plus de 45 % et le coût total de possession (TCO) de plus de 19 %.

Point Référence double
socket (indice)
KR2166V3 Économie
CAPEX (matériel) 1,00 0,89 11 % ↓
Coût de l’énergie 1,00 0,55 45 % ↓
Coût d’espace 1,00 0,50 50 % ↓
TCO sur 3 ans 1,00 0,81 19 % ↓


Une gamme de solutions de stockage KAYTUS élargie pour les charges de travail d’IA et de HPC.
KAYTUS élargit sa gamme de solutions de stockage afin de répondre aux besoins des data lakes d’IA et des environnements HPC à grande échelle. En complément du KR2166V3, le KR4176V3 offre jusqu’à 1,8 Po de capacité de stockage par nœud, tandis que le JBOD KR4086V2 permet d’étendre indépendamment la capacité de stockage sans ajouter de nœuds de calcul.

« L’IA et le HPC redéfinissent en profondeur les infrastructures de données des entreprises. Les clients ont besoin de bien plus que de capacité brute : ils recherchent des plateformes qui réduisent continuellement le coût par To, optimisent l’utilisation des racks et simplifient les déploiements à grande échelle. KAYTUS associe stockage haute densité, architecture efficace à socket unique et extension JBOD découplée pour aider ses clients à accroître leur capacité utile tout en réduisant les coûts d’infrastructure. » — Darren Cox, directeur général, KAYTUS Europe

À propos de KAYTUS

KAYTUS est un fournisseur de premier plan de solutions d’infrastructure pour l’intelligence artificielle et de technologies de refroidissement liquide. L’entreprise propose une large gamme de produits innovants, ouverts et respectueux de l’environnement destinés au cloud, à l’intelligence artificielle, à l’edge computing et à d’autres applications émergentes. Grâce à une approche centrée sur les besoins de ses clients, KAYTUS se distingue par sa capacité d’adaptation et la flexibilité de son modèle économique. Pour en savoir plus, rendez-vous sur KAYTUS.com ou suivez l’entreprise sur LinkedIn et X.

Contact médias : media@kaytus.com


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