El almacenamiento dejó de ser una capa pasiva en los flujos de trabajo de IA agéntica. Cuando un agente recupera conocimiento empresarial, accede a memoria persistente, reutiliza datos de caché clave-valor (KV), ejecuta herramientas y genera resultados nuevos, el sistema de almacenamiento tiene que abastecer y preservar de forma continua los datos que mueven el bucle de razonamiento.
Cada paso del agente puede disparar varias operaciones de almacenamiento, y esas operaciones se repiten a través de miles de agentes concurrentes con ventanas de contexto cada vez más grandes. La inferencia de IA corre sobre GPU, pero los procesos agénticos, las llamadas a herramientas, las tareas de gestión de datos y los servicios de almacenamiento que los sostienen corren sobre CPU.
Durante las escrituras, el almacenamiento puede comprimir y cifrar datos, calcular checksums y calcular redundancia. Durante las lecturas puede validar, descifrar, descomprimir o reconstruir datos antes de devolverlos a la aplicación. Son funciones esenciales para la seguridad y la resiliencia de los sistemas de IA, y cada una exige procesamiento adicional de CPU a medida que los datos avanzan por la ruta de almacenamiento.
Muchas de esas funciones se ubican directamente en el camino de datos, así que una sola operación demorada frena el flujo completo. Escalarlas con CPU convencionales suele requerir más núcleos, más energía y más refrigeración, lo que encarece la infraestructura y deja el rendimiento atado al paso más lento. Los SSD y las redes más rápidas no rinden a su máximo si el procesador que asegura, protege y prepara los datos no logra seguirles el ritmo.
¿Qué es exactamente el BlueField-4 STX?
El procesador de almacenamiento NVIDIA Vera BlueField-4 STX, pieza central de la fundación NVIDIA STX para plataformas de datos nativas de IA, mete el rendimiento de la CPU NVIDIA Vera directamente en el camino de datos del almacenamiento. La misma arquitectura Vera diseñada para mantener alimentadas a las GPU NVIDIA Rubin acelera acá el procesamiento del lado CPU.
Los resultados de los benchmarks muestran a Vera por delante de la CPU x86 de comparación en cifrado y descifrado, recuperación, verificación de integridad, compresión y descompresión, y en un pipeline de almacenamiento multietapa. Según NVIDIA, esas ganancias permiten a las plataformas procesar más datos y aplicar servicios empresariales esenciales con menos sobrecarga de CPU y de consumo, mientras que la mayor tasa de compresión ayuda a reducir la demanda de capacidad y de ancho de banda.
Arquitectura: 88 núcleos y 1,2 TB/s de memoria
La CPU Vera integra 88 núcleos Olympus diseñados por NVIDIA, plenamente compatibles con el conjunto de instrucciones Armv9.2, y soporta 176 hilos de Spatial Multithreading. Los combina con el NVIDIA Scalable Coherency Fabric (SCF) y memoria SOCAMM2 LPDDR5X para sostener rendimiento monohilo alto y ejecución de alto caudal a escala de fábrica de IA.
El SCF provee un camino de datos coherente en el propio die entre núcleos, caché compartida, controladores de memoria y E/S, con hasta 3,4 TB/s de ancho de banda de bisección y una caché L3 unificada de 164 MB. El subsistema de memoria SOCAMM2 LPDDR5X complementa el fabric con hasta 1,2 TB/s de ancho de banda agregado, o hasta 14 GB/s por núcleo. La memoria es modular y reemplazable en terreno, lo que combina la eficiencia energética de LPDDR5X con la mantenibilidad que exige la infraestructura de datacenter.
Las primitivas de almacenamiento imponen dos demandas distintas sobre una CPU. Dentro de cada flujo de datos, el cifrado, la verificación de integridad, la recuperación, la compresión y la descompresión deben completarse rápido antes de que siga el procesamiento posterior, lo que vuelve importante el rendimiento por núcleo sostenido. A nivel de sistema, esas mismas operaciones corren sobre muchos flujos concurrentes y mueven datos repetidamente por cachés y memoria, lo que vuelve igual de importantes el ancho de banda y la latencia predecible.
Cómo se midió
Cada prueba corre dentro de un único proceso con datos ya cargados en memoria. Los tests excluyen E/S de archivos, rendimiento de disco, red, arranque de comandos y cuellos de botella de dispositivos externos, salvo que se indique lo contrario. El conjunto de benchmarks usa bibliotecas comunes, entre ellas OpenSSL, Zstandard y LZ4, junto con implementaciones comparables optimizadas para las instrucciones nativas disponibles en procesadores Arm y x86.
Un framework de pruebas propio ejecuta cada carga de forma consistente y controla tamaños de buffer, cantidad de hilos, ubicación de CPU, cronometraje, validación de correctitud y recolección de resultados. NVIDIA aclara que los resultados son reproducibles con el código fuente, los scripts, las versiones fijas de software y los archivos de resultados, aunque el conjunto completo no es un benchmark público de referencia. Es un matiz relevante: no se trata de SPEC ni de una suite auditada por terceros, sino de mediciones del propio fabricante sobre primitivas aisladas.
Las cifras, una al lado de la otra
Este es el resumen de las ventajas reportadas frente a la CPU x86 de comparación, ordenadas de mayor a menor:
| Operación | Ventaja de Vera vs x86 | Dónde pesa |
|---|---|---|
| Verificación de integridad CRC32C | hasta 3,67x | lectura y escritura |
| Compresión | hasta 3,29x | escritura |
| Recuperación Reed-Solomon | hasta 3,26x | rebuild y lectura degradada |
| Pipeline multietapa | hasta 3,21x | ruta completa |
| Descompresión | hasta 1,72x | lectura |
| Cifrado AES-128 | hasta 1,43x | escritura |
| Descifrado AES-128 | hasta 1,29x | lectura |
El contraste más informativo está en los extremos de esa tabla. Las operaciones que dependen de instrucciones criptográficas maduras, presentes hace años tanto en Arm como en x86, dejan a Vera con ventajas de entre 1,29x y 1,43x. Las que dependen de ancho de banda de memoria y de procesamiento vectorial sobre bloques grandes, como CRC32C, compresión y Reed-Solomon, triplican al competidor. La ganancia, en otras palabras, viene más del fabric y de la memoria que del núcleo en sí.
Cifrado más rápido para asegurar más datos de IA
Las fábricas de IA procesan información sensible, incluidos activos de modelos, conocimiento empresarial, contexto de agentes, prompts, salidas y datos de clientes. AES-128 es el estándar más usado para cifrado de datos en reposo y en tránsito. El cifrado se ubica directamente en la ruta de escritura, donde su caudal determina cuántos datos seguros puede procesar una plataforma por segundo antes de convertirse en cuello de botella. Vera entrega hasta 1,43 veces más caudal de cifrado AES-128 que la CPU x86 de comparación.
El descifrado realiza la operación equivalente en la ruta de lectura, y ahí Vera entrega hasta 1,29 veces más caudal.
Un mayor caudal de cifrado permite asegurar más datos sin restringir las escrituras, mientras que el descifrado más rápido reduce el tiempo necesario para devolver datos protegidos a agentes, aplicaciones o aceleradores.
Proteger y recuperar datos más rápido
Las plataformas de almacenamiento usan codificación de borrado (erasure coding) para proteger datos cuando discos, nodos o fragmentos quedan indisponibles. La codificación Reed-Solomon crea la redundancia, y la recuperación usa esa redundancia para reconstruir datos faltantes o corruptos. La codificación ocurre típicamente en la ruta de escritura; la recuperación, durante un rebuild, una reparación o una lectura degradada. Sus resultados difieren porque cada operación usa patrones distintos de cómputo y acceso a memoria.
Vera entrega hasta 3,26 veces más caudal Reed-Solomon que la CPU x86 en una carga de recuperación.
Según NVIDIA, en mediciones seleccionadas de eficiencia Vera también completa más trabajo de protección dentro del envolvente de consumo disponible, lo que ayuda a acortar los rebuilds y a reducir la contención con los servicios de datos normales.
Validar integridad a mayor caudal
Los datos deben permanecer correctos mientras se mueven, se almacenan y se recuperan. Las verificaciones de redundancia cíclica, o CRC, generan checksums que los sistemas de almacenamiento usan para detectar corrupción accidental. Es en esta primitiva donde la ventaja reportada llega a su máximo: hasta 3,67 veces sobre x86 en CRC32C.
¿Qué implica para un datacenter en Chile o LatAm?
El argumento de NVIDIA no es de rendimiento puro sino de densidad. Si un solo procesador absorbe el trabajo de cifrado, integridad y compresión que antes exigía sumar núcleos x86, el ahorro real aparece en la cuenta de energía y refrigeración, no en la ficha técnica. Ese cálculo pesa distinto en la región, donde el costo del kWh industrial y la capacidad de enfriamiento suelen ser la restricción dura de un datacenter antes que el presupuesto de CPU.
Hay un segundo matiz para operadores regionales: el salto de 3,29x en compresión reduce la capacidad instalada necesaria para el mismo volumen de datos, y también el ancho de banda consumido al replicar entre sitios. Para infraestructuras que sincronizan con nodos fuera del país, ese factor golpea el enlace internacional antes que el disco.
La advertencia de siempre aplica igual: estos son microbenchmarks de primitivas aisladas, medidos por el propio fabricante. NVIDIA lo reconoce de forma explícita al señalar que todavía se requieren pruebas de extremo a extremo para cuantificar el resultado completo de un sistema de almacenamiento o del rendimiento de GPU.
