{"id":164885,"date":"2025-05-18T23:00:00","date_gmt":"2025-05-19T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=164885"},"modified":"2025-06-17T07:14:42","modified_gmt":"2025-06-17T14:14:42","slug":"pure-storage-nvidia-ai-data-platform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/es\/solutions\/pure-storage-nvidia-ai-data-platform\/","title":{"rendered":"Aceleraci\u00f3n de la informaci\u00f3n empresarial: La plataforma de datos de IA de Pure Storage y NVIDIA impulsa el razonamiento de precisi\u00f3n a escala"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-7387b849 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column has-medium-font-size is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:70%\">\n<div class=\"wp-block-group has-border-color has-pure-orange-100-border-color has-primary-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-width:2px;border-top-left-radius:16px;border-top-right-radius:16px;border-bottom-left-radius:16px;border-bottom-right-radius:16px;padding-top:30px;padding-right:30px;padding-bottom:30px;padding-left:30px\">\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-summary\">Resumen<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In today\u2019s fast-paced business world, milliseconds matter. The NVIDIA AI Data Platform, integrated with FlashBlade\/\/EXA and Portworx, enables organizations to not just accelerate inference but also unlock precision reasoning at scale.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group pdf-print-hide is-content-justification-right is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-group-is-layout-f726d978 wp-block-group-is-layout-flex\"><div class=\"pdfprnt-buttons\"><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164885?print=pdf\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-pdf\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/pdf.png?1953174090\" alt=\"image_pdf\" title=\"Ver PDF\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164885?print=print\" class=\"pdfprnt-button pdfprnt-button-print\" target=\"_blank\" ><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/plugins\/pdf-print-pro\/images\/print.png?245231721\" alt=\"image_print\" title=\"Imprimir contenido\" \/><\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div id=\"CONTENT\" class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En una \u00e9poca en la que los milisegundos pueden determinar el liderazgo del mercado, las empresas se enfrentan a un reto cr\u00edtico: transformar enormes repositorios de datos en inteligencia procesable con una velocidad y precisi\u00f3n sin precedentes. Las empresas, los hiperescaladores y las neonubes, como los clientes de Meta y Coreweave, han tenido un \u00e9xito rotundo con <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage\/flashblade-s.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/S<\/a>\u2122 y la <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/pure-advantage\/platform.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">plataforma de Pure Storage <\/a> para muchas de sus necesidades de cargas de trabajo de IA. Con m\u00faltiples <a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/solutions\/certified-to-perform-built-to-scalenow-for-nvidia-cloud-partners\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">validaciones de almacenamiento certificadas por NVIDIA<\/a>, los clientes pueden estar seguros de que su implementaci\u00f3n de la infraestructura de IA ser\u00e1 r\u00e1pida y fluida.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para los clientes a gran escala con requisitos de inferencia de IA sofisticados, el dise\u00f1o de referencia de la plataforma de datos de IA de NVIDIA implementado con <a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/EXA<\/a>\u2122 y <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/cloud-native-applications\/portworx.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Portworx<\/a><sup>\u00ae<\/sup> de Pure Storage<sup>\u00ae<\/sup> redefine el modo en que las organizaciones pueden convertir vol\u00famenes enormes de datos en inteligencia en tiempo real. Esta pila completa no solo acelera la inferencia, sino que libera el razonamiento de precisi\u00f3n a escala, lo que permite que las empresas a gran escala descodifiquen conjuntos de datos complejos con precisi\u00f3n quir\u00fargica, manteniendo al mismo tiempo una seguridad de nivel de producci\u00f3n.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-intelligence-imperative-why-speed-and-precision-matter\">El imperativo de la inteligencia: Por qu\u00e9 es importante la velocidad y la precisi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las empresas modernas operan en entornos en los que el retraso de la informaci\u00f3n equivale a la p\u00e9rdida de oportunidades. Una implementaci\u00f3n de Pure Storage de <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/ai-data-platform\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">la plataforma de datos de IA de NVIDIA <\/a> aborda esto combinando la computaci\u00f3n acelerada con la orquestaci\u00f3n inteligente de los datos, creando un bucle de comentarios entre el conocimiento empresarial y el razonamiento de la IA. En esencia, esta infraestructura permite:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>An\u00e1lisis en tiempo real de datos multimodales (texto, im\u00e1genes, v\u00eddeo) con una latencia de menos de segundos.<\/li>\n\n\n\n<li>Razonamiento consciente del contexto en conjuntos de datos distribuidos<\/li>\n\n\n\n<li>Informaci\u00f3n de confianza y gobernanza de los datos mediante controles de seguridad granulares<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al aprovechar la computaci\u00f3n acelerada a trav\u00e9s de <a href=\"https:\/\/www.nvidia.com\/en-us\/data-center\/technologies\/blackwell-architecture\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA Blackwell<\/a>, las <a href=\"https:\/\/docs.nvidia.com\/networking\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">redes NVIDIA<\/a>, el software <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/topics\/ai\/retrieval-augmented-generation?sortBy=developer_learning_library%2Fsort%2Ffeatured_in.rag%3Adesc%2Ctitle%3Aasc\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">de generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n (RAG),<\/a> incluidos los microservicios <a href=\"https:\/\/developer.nvidia.com\/nemo-retriever?sortBy=developer_learning_library%2Fsort%2Ffeatured_in.nemo_retriever%3Adesc%2Ctitle%3Aasc&amp;hitsPerPage=12\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">NVIDIA NeMo Retriever<\/a> y el <a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/ai-agents-blueprint\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Plano de NVIDIA IA-Q<\/a>, y la arquitectura optimizada para metadatos de Pure Storage, las organizaciones reducen el tiempo de obtenci\u00f3n de informaci\u00f3n de d\u00edas a segundos, manteniendo una precisi\u00f3n de inferencia muy alta en los entornos de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"573\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-1024x573.png\" alt=\"Plataforma de Datos de Pure Storage  \" class=\"wp-image-162945\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-1024x573.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-728x408.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-768x430.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed-1536x860.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/unnamed.png 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h6 class=\"wp-block-heading has-text-align-center\" id=\"h-figure-1-pure-storage-implementation-of-the-nvidia-ai-data-platform\"><em>Figura 1. La implementaci\u00f3n de Pure Storage de la plataforma de datos de IA de NVIDIA.<\/em><\/h6>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-flashblade-exa-the-data-velocity-engine\">FlashBlade\/\/EXA: El motor de velocidad de datos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">FlashBlade\/\/EXA de Pure Storage acaba con los cuellos de botella del almacenamiento tradicional, con un rendimiento de m\u00e1s de 10 TB\/s en un solo espacio de nombres \u2014suficiente para procesar toda la colecci\u00f3n de la Biblioteca del Congreso en menos de tres minutos\u2014.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-1\" id=\"h-how-disaggregation-of-data-and-metadata-nodes-enables-massive-inference-at-scale\"><strong>C\u00f3mo la desagregaci\u00f3n de los nodos de datos y Metadata permite una inferencia masiva a escala<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La ventaja clave del dise\u00f1o desagregado de FlashBlade\/\/EXA es la capacidad de escalar los metadatos y el rendimiento de los datos de manera independiente. Esto significa que las organizaciones pueden adaptar con precisi\u00f3n su arquitectura de almacenamiento a las demandas espec\u00edficas de sus cargas de trabajo de inferencia sin sobreaprovisionar ninguno de los componentes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las cargas de trabajo de inferencia que requieren un acceso r\u00e1pido a miles o millones de archivos m\u00e1s peque\u00f1os, la capa de metadatos puede escalarse adecuadamente. Del mismo modo, para las cargas de trabajo que se ocupan de conjuntos de datos masivos formados por archivos enormes, la capa de datos puede ampliarse sin sobrecargar innecesariamente los metadatos. Esta flexibilidad permite una escalabilidad pr\u00e1cticamente infinita.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La segregaci\u00f3n de los metadatos y el procesamiento de datos proporciona un acceso a los datos sin bloqueos que se vuelve cada vez m\u00e1s valioso en escenarios inform\u00e1ticos de alto rendimiento en los que las operaciones de metadatos pueden igualar o incluso superar las operaciones de I\/O de datos reales. Esta arquitectura garantiza que las GPU se alimentan de manera constante con los datos a las velocidades m\u00e1s altas posibles, eliminando el costoso tiempo de inactividad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con su arquitectura desagregada y masivamente paralela, FlashBlade\/\/EXA resuelve el problema de escalar las cargas de trabajo de IA, eliminando el tiempo de inactividad de la GPU, para que las empresas puedan acelerar el entrenamiento y la inferencia de la IA. Esta entrega de datos eficiente es crucial para las cargas de trabajo de inferencia, en las que un rendimiento constante y predecible suele ser m\u00e1s importante que las velocidades m\u00e1ximas, lo que es posible gracias al uso compartido eficiente de la cach\u00e9 KV para las cargas de trabajo r\u00e1fagas y mixtas.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-the-portworx-and-flashblade-exa-synergy-for-inference-acceleration\">Portworx y FlashBlade\/\/EXA Synergy para la aceleraci\u00f3n de la inferencia<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La sinergia entre Portworx y FlashBlade\/\/EXA acelera la inferencia de IA a escala, al combinar la gesti\u00f3n de datos nativa de Kubernetes de Portworx y el almacenamiento en cach\u00e9 de modelos inteligente con la arquitectura de almacenamiento ultrarr\u00e1pida y masivamente paralela de FlashBlade\/\/EXA. Portworx garantiza una alta disponibilidad, un acceso de baja latencia y un escalamiento perfecto de los datos de modelo en las cargas de trabajo de inferencia distribuidas, mientras que FlashBlade\/\/EXA elimina los cuellos de botella del almacenamiento y los metadatos con un rendimiento excepcional y un escalamiento desagregado. Juntos, maximizan el uso de la GPU, minimizan la latencia de la inferencia y proporcionan una base s\u00f3lida y flexible para desplegar y administrar los pipelines de inferencia de IA en los entornos de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading has-secondary-color has-text-color has-link-color wp-elements-2\" id=\"h-the-disaggregated-kv-cache-revolution-precision-at-scale\"><strong>La revoluci\u00f3n desagregada de la cach\u00e9 KV: Precisi\u00f3n a escala<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La arquitectura KV Cache de NVIDIA reinventa los pipelines de inferencia mediante tres innovaciones:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Almacenamiento en cach\u00e9 de prefijos casi GPU <\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Almacena patrones de consulta comunes (por ejemplo, comprobaciones de cumplimiento normativo) directamente en NVMe adyacente a la GPU.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Programaci\u00f3n consciente de la carga<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Asigna din\u00e1micamente los recursos de prellenado\/descodificaci\u00f3n en funci\u00f3n de la complejidad de las consultas.<\/li>\n\n\n\n<li>Mantiene un uso del 95% de la GPU incluso durante los picos de tr\u00e1fico<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Agrupaci\u00f3n heterog\u00e9nea de GPU <\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Permite que los cl\u00fasteres mixtos de variantes de GPU compartan la memoria cach\u00e9 KV.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esta soluci\u00f3n de Pure Storage complementa lo anterior con las siguientes caracter\u00edsticas para proporcionar una velocidad de extremo a extremo en el<strong><em> rendimiento de tokens por segundo<\/em><\/strong> para los despliegues de inferencia de IA a gran escala.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Uso compartido de cach\u00e9 KV: <\/strong>Garantiza un uso compartido eficiente de la cach\u00e9 KV entre la piara que se multiplica exponencialmente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Alta concurrencia de E\/S: <\/strong>La arquitectura altamente concurrente de <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade<\/a><sup>\u00ae<\/sup> no solo es ultrarr\u00e1pida, sino que tambi\u00e9n destaca en este patr\u00f3n de E\/S exponencialmente concurrente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reducci\u00f3n de datos: <\/strong>La compresi\u00f3n autom\u00e1tica de la cach\u00e9 KV permite unas E\/S m\u00e1s r\u00e1pidas y unos tiempos de prellenado m\u00e1s cortos.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-security-as-an-enabler-rbac-for-trusted-insights-in-rag-and-agentic-ai\">La seguridad como facilitador: RBAC para una informaci\u00f3n de confianza en RAG y la IA agente<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La implementaci\u00f3n de un marco de control de acceso basado en roles (RBAC) dentro de una canalizaci\u00f3n de generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n (RAG) o de agente es fundamental para una gesti\u00f3n de datos segura y eficiente. Esto implica establecer una capa de permisos unificada para definir los roles de usuario y sus derechos de acceso en varias fases: la ingesta, la recuperaci\u00f3n, el procesamiento y el almacenamiento de los datos. Adem\u00e1s, los componentes deben permitir una comprensi\u00f3n eficiente de las consultas para adaptar el acceso a los datos en funci\u00f3n de los roles y las intenciones de los usuarios, garantizando el cumplimiento de los permisos establecidos. Los procesos de aumento y generaci\u00f3n de la IA deben integrar los datos espec\u00edficos del contexto en los modelos generativos, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y los protocolos de acceso. Los mecanismos efectivos de auditor\u00eda y supervisi\u00f3n son cruciales para realizar un seguimiento de los patrones de acceso y garantizar el cumplimiento de las reglas RBAC, lo que impulsa la seguridad general. Las mejores pr\u00e1cticas de seguridad, como el uso de un modelo de confianza cero y la autenticaci\u00f3n basada en JWT, hacen hincapi\u00e9 en los controles de acceso transitorios y seguros, minimizando al mismo tiempo los impactos en el rendimiento de la canalizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Portworx implementa un modelo de seguridad de confianza cero que acelera en lugar de impedir el acceso a los datos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Cifrado granular StorageClass:<\/strong> Cifra la PII confidencial durante el vuelo y en reposo, manteniendo los datos de entrenamiento accesibles.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Control de acceso basado en JWT:<\/strong> Otorga acceso temporal y sensible al contexto a los pipelines RAG.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Registro que cumple las normas de auditor\u00eda: <\/strong>Realiza un seguimiento del linaje de datos desde la ingesti\u00f3n bruta hasta la salida de la inferencia.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nvidia-ai-q-the-reasoning-intelligence-layer\">NVIDIA IA-Q: La capa de inteligencia de razonamiento<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El Plan de NVIDIA IA-Q transforma los datos est\u00e1ticos en conocimientos din\u00e1micos a trav\u00e9s de tres componentes principales:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Motores de extracci\u00f3n multimodales:<\/strong> Convierte los esquemas en PDF, los manuales de servicio y las transcripciones de llamadas en gr\u00e1ficos de conocimientos estructurados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Microservicios del recuperador NeMo:<\/strong> Proporciona una precisi\u00f3n de recuerdo extremadamente alta en b\u00fasquedas de vectores a miles de millones de escala<\/li>\n\n\n\n<li><strong>NVIDIA del kit de herramientas de NVIDIA Agent Intelligence:<\/strong> Elaboraci\u00f3n de perfiles y optimizaci\u00f3n para sistemas agentes complejos<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando se combina con la velocidad de datos de FlashBlade\/\/EXA, esta pila permite lo que llamamos \u201crazonamiento de precisi\u00f3n\u201d, la capacidad de obtener informaci\u00f3n preparada para la sala de juntas a partir de datos brutos en muy pocos ciclos de consulta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-power-precision-reasoning-at-scale-the-new-competitive-edge\">Impulse el razonamiento de precisi\u00f3n a escala: La nueva ventaja competitiva<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las empresas que adoptan este stack informan de unos resultados transformadores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una implementaci\u00f3n de Pure Storage de la plataforma de datos de IA de NVIDIA proporciona lo \u00faltimo en densidad de razonamiento \u2014la capacidad de extraer informaci\u00f3n m\u00e1s procesable por terabyte procesado\u2014. Al combinar la computaci\u00f3n acelerada de NVIDIA Blackwell con la accesibilidad a los datos de Pure Storage, las organizaciones logran lo que antes era impensable: convertir todo su patrimonio de datos en un activo de razonamiento estrat\u00e9gico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-conclusion-intelligence-at-the-speed-of-business\">Conclusi\u00f3n: La inteligencia a la velocidad de la empresa<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La colaboraci\u00f3n entre <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/partners\/technology-alliance-partners\/nvidia.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Pure Storage y NVIDIA<\/a> representa algo m\u00e1s que una infraestructura de IA de escala extrema \u2014nuestro largo historial de colaboraci\u00f3n garantiza que los clientes de todos los tama\u00f1os y la madurez de la IA puedan ser compatibles, tanto si acaban de empezar con <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/products\/unstructured-data-storage\/flashblade-s.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/S<\/a> o <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/airi\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AIRI<\/a><sup>\u00ae<\/sup> como si se escalan al m\u00e1ximo nivel de requisitos de <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">IA<\/a> y <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/hpc\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">HPC<\/a>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A medida que la IA pasa de un proyecto experimental a un motor de ingresos central, esta plataforma proporciona la base de la inteligencia continua \u2014la capacidad de razonar, decidir y actuar sobre flujos de datos en vivo con precisi\u00f3n de la m\u00e1quina\u2014. El futuro pertenece a las empresas que no solo almacenan datos, sino que los <em>entienden<\/em> a la velocidad de pensamiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">FlashBlade\/\/EXA para IA y HPC a gran escala<\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/solutions\/ai.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Soluciones de IA de Pure Storage <\/a><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group box-shadow is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n<div class=\"wp-block-cover\" style=\"min-height:300px;aspect-ratio:unset;\"><span aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-cover__background has-background-dim-0 has-background-dim\"><\/span><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"4831\" height=\"1185\" class=\"wp-block-cover__image-background wp-image-159228\" alt=\"Pure AI\" src=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM.png\" style=\"object-position:76% 51%\" data-object-fit=\"cover\" data-object-position=\"76% 51%\" srcset=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM.png 4831w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-728x179.png 728w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-1024x251.png 1024w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-768x188.png 768w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-1536x377.png 1536w, https:\/\/blog.everpuredata.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Screenshot-2025-03-10-at-2.49.39\u202fPM-2048x502.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 4831px) 100vw, 4831px\" \/><div class=\"wp-block-cover__inner-container has-global-padding is-layout-constrained wp-container-core-cover-is-layout-52e20806 wp-block-cover-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-not-stacked-on-mobile is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-1c666923 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-container-core-column-is-layout-9053edae wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:60%\">\n<div class=\"wp-block-group is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:0px;padding-top:0px;padding-bottom:0px\">\n<p class=\"has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-3 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:0.6rem\">FlashBlade\/\/EXA<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading has-base-color has-text-color has-link-color wp-elements-4\" id=\"h-experience-the-world-s-most-powerful-data-storage-platform-for-ai\" style=\"margin-top:0px;margin-bottom:20px;font-size:clamp(1.352rem, 1.352rem + ((1vw - 0.2rem) * 1.413), 2.2rem);line-height:1.2\">Experience the World&#8217;s Most Powerful Data Storage Platform for AI<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-left is-nowrap is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-0fdbba7e wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button has-custom-font-size\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);line-height:1.2\"><a class=\"wp-block-button__link has-secondary-background-color has-background wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/pure-ai.html\" style=\"padding-top:10px;padding-right:14px;padding-bottom:10px;padding-left:14px\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Learn More<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:30%\">\n<div class=\"wp-block-group sticky-content has-mint-green-500-background-color has-background is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\" style=\"border-radius:20px;padding-top:20px;padding-right:20px;padding-bottom:20px;padding-left:20px\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-5\" id=\"h-title\" style=\"font-size:px\">Power AI&#8217;s Next Frontier<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center has-ash-gray-500-color has-text-color has-link-color wp-elements-6 wp-block-paragraph\" style=\"font-size:clamp(0.875rem, 0.875rem + ((1vw - 0.2rem) * 0.208), 1rem);\">Learn more about the most powerful data storage platform ever, built for AI.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-f8bdad00 wp-block-buttons-is-layout-flex\" style=\"margin-top:1em;margin-bottom:1em\">\n<div class=\"wp-block-button is-style-outline button-sticky is-style-outline--2\"><a class=\"wp-block-button__link has-cloud-white-500-color has-basil-green-500-background-color has-text-color has-background has-link-color has-inter-font-family has-custom-font-size wp-element-button\" href=\"https:\/\/www.pure.ai\/\" style=\"border-style:none;border-width:0px;border-radius:4px;padding-top:14px;padding-right:16px;padding-bottom:14px;padding-left:16px;font-size:clamp(14px, 0.875rem + ((1vw - 3.2px) * 0.208), 16px);\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Explore FlashBlade\/\/EXA<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El retraso de la informaci\u00f3n significa que se pierden oportunidades. 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