{"id":164888,"date":"2025-05-18T23:00:00","date_gmt":"2025-05-19T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=164888"},"modified":"2025-06-17T07:14:54","modified_gmt":"2025-06-17T14:14:54","slug":"pure-storage-nvidia-ai-data-platform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/solutions\/pure-storage-nvidia-ai-data-platform\/","title":{"rendered":"Aceleraci\u00f3n de los resultados empresariales: Pure Storage y la plataforma de datos AI de NVIDIA potencian 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\/le\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164888?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=\"View PDF\" \/><\/a><a href=\"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164888?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=\"Print Content\" \/><\/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 era en la que los milisegundos pueden determinar el liderazgo del mercado, las empresas enfrentan un desaf\u00edo cr\u00edtico: transformar grandes repositorios de datos en inteligencia procesable con velocidad y precisi\u00f3n sin precedentes. Empresas, hiperescaladores y neonubes como los clientes de Meta y Coreweave han encontrado 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 Pure Storage <\/a> para muchas de sus necesidades de carga de trabajo de AI. Con varias <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 confiar en que su implementaci\u00f3n de infraestructura de AI 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 AI sofisticados, el dise\u00f1o de referencia de la plataforma de datos AI de NVIDIA implementado con Pure Storage<sup>\u00ae<\/sup> <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> redefine la forma en que las organizaciones pueden convertir vol\u00famenes masivos de datos en inteligencia en tiempo real. Esta pila integral no solo acelera la inferencia, sino que desbloquea el razonamiento de precisi\u00f3n a escala, lo que permite a las empresas a gran escala decodificar conjuntos de datos complejos con precisi\u00f3n quir\u00fargica mientras mantienen la seguridad de grado 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 la velocidad y la precisi\u00f3n son importantes<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las empresas modernas operan en entornos en los que los resultados retrasados equivalen a oportunidades perdidas. 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 AI de NVIDIA <\/a> aborda esto al combinar la computaci\u00f3n acelerada con la organizaci\u00f3n inteligente de datos, lo que crea un bucle de comentarios entre el conocimiento empresarial y el razonamiento de AI. 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, video) con latencia de subsegundos<\/li>\n\n\n\n<li>Razonamiento consciente del contexto en conjuntos de datos distribuidos<\/li>\n\n\n\n<li>Informaci\u00f3n confiable y gobierno de datos a trav\u00e9s de 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 de 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 AI<a href=\"https:\/\/blogs.nvidia.com\/blog\/ai-agents-blueprint\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI-Q NVIDIA Blueprint<\/a>, y la arquitectura optimizada para metadatos de Pure Storage, las organizaciones reducen el tiempo de obtenci\u00f3n de resultados de d\u00edas a segundos mientras mantienen una precisi\u00f3n de inferencia muy alta en 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. Implementaci\u00f3n de Pure Storage de la plataforma de datos AI 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 rompe los cuellos de botella del almacenamiento tradicional con un rendimiento de m\u00e1s de 10 TB\/s en un solo espacio de nombres, suficiente para procesar toda la colecci\u00f3n de la Biblioteca del Congreso en menos de tres minutos.\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 desglosado de FlashBlade\/\/EXA es la capacidad de escalar metadatos y rendimiento de datos de manera independiente. Esto significa que las organizaciones pueden combinar con precisi\u00f3n su arquitectura de almacenamiento con 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 se puede escalar de manera adecuada. De manera similar, para las cargas de trabajo que se ocupan de conjuntos de datos masivos que consisten en archivos enormes, la capa de datos se puede expandir sin sobrecarga de metadatos innecesaria. Esta flexibilidad permite una &#8220;escalabilidad pr\u00e1cticamente infinita&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La segregaci\u00f3n de metadatos y el procesamiento de datos proporciona acceso a datos sin bloqueo 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 reales I\/O datos. Esta arquitectura garantiza que las GPU se alimenten de manera consistente con datos a las tasas m\u00e1s altas posibles, lo que elimina el costoso tiempo de inactividad.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con su arquitectura desglosada y masivamente paralela, FlashBlade\/\/EXA resuelve el problema de escalar las cargas de trabajo de AI, eliminando el tiempo de GPU inactiva, para que las empresas puedan acelerar el entrenamiento y la inferencia de AI. Esta entrega de datos eficiente es crucial para las cargas de trabajo de inferencia en las que el rendimiento consistente y predecible suele ser m\u00e1s importante que las velocidades m\u00e1ximas, lo que es posible gracias al intercambio eficiente de cach\u00e9 de KV para cargas de trabajo mixtas y en r\u00e1fagas.\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 AI a escala al combinar la administraci\u00f3n de datos nativa de Kubernetes de Portworx y el almacenamiento en cach\u00e9 de modelo inteligente con la arquitectura de almacenamiento paralelo masivo ultrarr\u00e1pido de FlashBlade\/\/EXA. Portworx garantiza una alta disponibilidad, un acceso de latencia baja y una escalabilidad sin interrupciones de los datos del modelo en las cargas de trabajo de inferencia distribuida, mientras que FlashBlade\/\/EXA elimina los cuellos de botella de almacenamiento y metadatos con un rendimiento excepcional y una escalabilidad desglosada. Juntos, maximizan la utilizaci\u00f3n de GPU, minimizan la latencia de inferencia y proporcionan una base s\u00f3lida y flexible para implementar y administrar procesos de inferencia de AI en 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 del cach\u00e9 de KV desglosado: Precisi\u00f3n a escala<\/strong><\/h4>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La arquitectura KV Cache de NVIDIA reinventa los procesos de inferencia a trav\u00e9s de tres innovaciones:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Almacenamiento en cach\u00e9 de prefijos de GPU cercanas<\/strong>\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Almacena patrones de consulta comunes (p. ej., verificaciones de cumplimiento regulatorio) directamente en NVMe adyacente a 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 recursos de prellenado\/decodificaci\u00f3n de manera din\u00e1mica seg\u00fan la complejidad de las consultas.<\/li>\n\n\n\n<li>Mantiene una utilizaci\u00f3n de GPU del 95 %, 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 de variantes de GPU combinadas compartan la memoria cach\u00e9 de 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 integral en el<strong><em> rendimiento de tokens por segundo<\/em><\/strong> para implementaciones de inferencia de AI a gran escala.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Uso compartido de cach\u00e9 de KV: <\/strong>Garantiza el intercambio eficiente de cach\u00e9 de KV entre el reba\u00f1o que se multiplica exponencialmente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Alta concurrencia de E\/S: <\/strong>La arquitectura altamente simult\u00e1nea 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 se destaca en este patr\u00f3n de E\/S exponencialmente simult\u00e1neo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Reducci\u00f3n de datos: <\/strong>La compresi\u00f3n autom\u00e1tica de la cach\u00e9 de KV significa una E\/S m\u00e1s r\u00e1pida y 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\">Seguridad como facilitador: RBAC para obtener resultados confiables en RAG e AI agente<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Implementar un marco de control de acceso basado en roles (RBAC) dentro de una generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n (RAG) o un proceso de gesti\u00f3n de datos es fundamental para un manejo de datos seguro y eficiente. Esto implica establecer una capa de permiso unificada para definir los roles de los usuarios y sus derechos de acceso en varias etapas: incorporaci\u00f3n, recuperaci\u00f3n, procesamiento y almacenamiento de datos. Adem\u00e1s, los componentes deben respaldar una comprensi\u00f3n eficiente de las consultas para adaptar el acceso a los datos en funci\u00f3n de los roles y las intenciones del usuario, lo que garantiza el cumplimiento de los permisos establecidos. Los procesos de generaci\u00f3n y aumento de AI deben integrar datos espec\u00edficos del contexto dentro de modelos generativos mientras se mantienen protocolos de acceso y seguridad. Los mecanismos efectivos de auditor\u00eda y monitoreo son cruciales para hacer un seguimiento de los patrones de acceso y garantizar el cumplimiento de las reglas de RBAC, lo que aumenta la seguridad general. Las mejores pr\u00e1cticas de seguridad, como el empleo de un modelo de confianza cero y la autenticaci\u00f3n basada en JWT, enfatizan los controles de acceso transitorios y seguros, al mismo tiempo que minimizan los impactos en el rendimiento del proceso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Portworx implementa un modelo de seguridad de confianza cero que acelera en lugar de inhibir el acceso a los datos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Encriptaci\u00f3n granular StorageClass:<\/strong> Encripta la PII confidencial en vuelo y en reposo, mientras mantiene los datos de capacitaci\u00f3n accesibles.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Control de acceso basado en JWT:<\/strong> Otorga acceso temporal y consciente del contexto a los procesos de RAG.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Registro que cumple con la auditor\u00eda: <\/strong>Realiza un seguimiento del linaje de datos desde la ingesti\u00f3n sin procesar hasta la salida de inferencia.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-nvidia-ai-q-the-reasoning-intelligence-layer\">NVIDIA AI-Q: La capa de inteligencia de razonamiento<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El AI AI-Q NVIDIA Blueprint transforma los datos est\u00e1ticos en conocimiento din\u00e1mico a trav\u00e9s de tres componentes principales:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Motores de extracci\u00f3n multimodal:<\/strong> Convierte esquemas en PDF, manuales de servicio y transcripciones de llamadas en gr\u00e1ficos de conocimiento estructurados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>microservicios de NeMo Retriever:<\/strong> Ofrece una precisi\u00f3n de recuperaci\u00f3n extremadamente alta en las b\u00fasquedas de vectores de mil millones de escalas<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Organizaci\u00f3n del kit de herramientas de NVIDIA Agent Intelligence:<\/strong> Perfilado 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 denominamos \u201crazonamiento de precisi\u00f3n\u201d, la capacidad de obtener resultados listos para la sala de juntas a partir de datos sin procesar 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\">Potencie 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 conjunto informan resultados transformadores.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una implementaci\u00f3n de Pure Storage de la plataforma de datos AI de NVIDIA proporciona lo \u00faltimo en densidad de razonamiento: la capacidad de extraer resultados m\u00e1s procesables por terabyte procesado. Al combinar la computaci\u00f3n acelerada de NVIDIA Blackwell con la accesibilidad de 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: Inteligencia a la velocidad de los negocios<\/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 m\u00e1s que solo una infraestructura de AI a gran escala: nuestra larga historia de colaboraci\u00f3n garantiza que se pueda admitir a clientes de todos los tama\u00f1os y madurez de AI, ya sea que reci\u00e9n comiencen 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> o que se ampl\u00eden al m\u00e1s alto nivel de requisitos de <a href=\"https:\/\/www.purestorage.com\/ai\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">AI<\/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 AI pasa del proyecto experimental al impulsor de ingresos principal, esta plataforma proporciona la base para la inteligencia continua, la capacidad de razonar, decidir y actuar sobre flujos de datos en vivo con precisi\u00f3n de la m\u00e1quina. El futuro pertenece a empresas que no solo almacenan datos, sino que los <em>comprenden<\/em> a la velocidad del 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 AI y HPC a escala extrema<\/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 AI 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>Los resultados retrasados significan oportunidades perdidas. 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