EQS-News: WEKA stellt NeuralMesh 6 vor - für Unternehmens- und agentenbasierte KI-Workloads im Produktionsmaßstab

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WEKA stellt NeuralMesh 6 vor - für Unternehmens- und agentenbasierte KI-Workloads im Produktionsmaßstab

21.07.2026 / 15:05 CET/CEST
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Die bedeutendste Software-Veröffentlichung in der Unternehmensgeschichte erweitert die Möglichkeiten für agentenbasierte KI und andere Workloads mit beschleunigter Rechenleistung. NeuralMesh 6 definiert die Wirtschaftlichkeit der Inferenz neu - mit nativer Multi-Tenancy, einem einheitlichen, auf NVMe basierenden Datei- und Objektprotokollstack, intelligenter Datenmobilität mit Unterstützung für Replikation und Remote-Caching, stets aktiver Datenreduktion mit Leistungsgarantien, Kubernetes-nativen Abläufen und einheitlicher Observability.

CAMPBELL, Kalifornien, 21. Juli 2026 /PRNewswire/ -- WEKA, das Unternehmen für KI-Daten- und Speicherinfrastruktur, hat heute WEKA NeuralMesh 6 vorgestellt - die bedeutendste Softwareversion in der Unternehmensgeschichte. Damit wird eine speziell entwickelte Plattform bereitgestellt, die Kunden dabei unterstützt, KI-Training, Inferenz und beschleunigte Rechen-Workloads im Produktionsmaßstab auf einem einzigen einheitlichen Software-Stack auszuführen. Die neue Version bietet einen robusten Funktionsumfang, den Betreiber auf dem Markt für KI-Infrastrukturen bisher zwangsläufig von verschiedenen Anbietern zusammenstellen mussten: native Multi-Tenancy im Hyperscale-Bereich, einen vollständigen S3-Protokollstack auf NVMe, intelligente, metadatenorientierte Datenmobilität mit asynchroner Replikation und Remote-Caching, stets aktive Datenreduktion mit vertraglichen Garantien, Kubernetes-native Betriebsabläufe sowie einheitliche Observability über alle Bereitstellungen hinweg.

Inferenzkosten entscheiden nun darüber, welche KI-Unternehmen skalieren können
Die neue Version erscheint zu einem Zeitpunkt, an dem sich die KI-Branche zunehmend und entscheidend vom Training hin zur Inferenz in der Produktion verlagert. Langkontextuelles Schlussfolgern, agentenbasierte Workflows und abrufgesteuerte KI-Workloads üben einen anhaltenden Druck auf Speicher, Metadaten und Speicherplatz aus, für den herkömmliche Infrastrukturarchitekturen nicht ausgelegt sind. NeuralMesh 6 wurde entwickelt, um bahnbrechende Inferenz-Effizienz im Produktionsmaßstab für KI-Clouds, Anbieter innovativer Modelle, Regierungsbehörden und große Unternehmen an der Spitze der KI-Innovation zu bieten.

Inferenz-Effizienz im Produktionsbetrieb auf der Oracle Cloud Infrastructure bewiesen:
NeuralMesh ermöglicht bereits heute hyperskalierte KI-Inferenz im Produktionsbetrieb auf der Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Durch die Nutzung der "Augmented-Memory-Grid"-Fähigkeit von WEKA, die den GPU-Speicher durch die Beschleunigung des Zugriffs auf den persistenten KV-Cache im von NeuralMesh verwalteten NVMe-Speicher erweitert, haben Benchmarks auf der OCI-H100-Infrastruktur in Produktionsumgebungen einen 10-fach höheren Token-Durchsatz, 10-mal mehr gleichzeitig bediente Benutzer und 7-mal mehr Token pro GPU gezeigt.

"Da agentenbasierte KI-Workloads Kontextfenster und GPU-Auslastung an neue Grenzen bringen, helfen WEKA und Oracle Cloud Infrastructure Kunden dabei, die Inferenz effizienter zu skalieren, ohne einfach nur weitere GPUs hinzuzufügen", so Pablo Selem, Senior Director für Softwareentwicklung bei Oracle Cloud Infrastructure. "Die NeuralMesh-Plattform von WEKA mit 'Augmented Memory Grid' auf OCI hilft dabei, Speicherengpässe zu beseitigen und liefert deutlich mehr Durchsatz und gleichzeitige Nutzer bei gleicher GPU-Auslastung. Für Kunden bedeutet dies einen höheren ROI bei Infrastrukturinvestitionen und einen klareren Weg zu kosteneffizienter KI in großem Maßstab."

Ein Blick in NeuralMesh 6
NeuralMesh 6 baut auf dieser Produktionsgrundlage auf. Zu den wichtigsten Funktionen und Fähigkeiten gehören:

Native Multi-Tenancy im Hyperscale-Bereich
NeuralMesh 6 bietet die branchenweit einzige Multi-Tenancy-Architektur, die physische Hardware-Isolation mit logischer Netzwerk-Isolation auf einer einzigen Plattform kombiniert.

• Zusammensetzbare Clusters bieten vollständige Isolation auf Hardware-Ebene sowie dedizierte CPUs, Arbeitsspeicher und Speicherlaufwerke pro Mandant für Anker-Mandanten, die garantierte Ressourcen, Workload-Trennung und vorhersehbare Leistung unter Last benötigen.
• Virtuelle Mandantenfähigkeit bietet VPC-ähnliche Netzwerkisolierung durch die Virtualized RDMA Data Fabric (VRDF) von WEKA und unterstützt private VLANs, überlappende IP-Adressräume, mandantenbezogene Dienstgüte (QoS), mandantenbezogene Verschlüsselung mit unabhängigem KMS sowie unabhängige LDAP/AD-Authentifizierung. Virtual MT lässt sich auf mehr als 1.000 isolierte logische Mandanten pro Cluster skalieren, wobei die Bereitstellung neuer Mandanten in weniger als 30 Minuten erfolgt.

Die beiden Ebenen lassen sich kombinieren. Ein einzelner WEKA-Hardware-Cluster, auf dem 50 zusammensetzbare Cluster laufen, kann bis zu 50.000 logisch isolierte Mandanten auf derselben physischen Infrastruktur unterstützen - ein Weg von Dutzenden von Mandanten zu Zehntausenden ohne Neugestaltung der Architektur.

Der vollständige S3-Protokollstack auf NVMe
NeuralMesh 6 bietet eine voll funktionsfähige, native S3-Implementierung, bei der dieselben physischen Datenblöcke gleichzeitig über S3 und POSIX adressierbar sind - kein Gateway, das zwischen den Protokollen übersetzt, sondern ein einziger einheitlicher Namensraum. Eine über NFS oder POSIX geschriebene Datei ist sofort über S3 lesbar und umgekehrt, wodurch die zahlreichen vollständigen Datensatzkopien entfallen, die eine herkömmliche KI-Pipeline zwischen den Phasen Training, Feinabstimmung und Inferenz transportiert. Die Implementierung ist auf KI-Workload-Muster ausgelegt: 2.000 bis 5.000 gleichzeitige S3-Verbindungen pro Knoten, was etwa dem Fünffachen der Parallelität herkömmlicher S3-Architekturen entspricht. S3 über RDMA ermöglicht eine Zero-Copy-Datenübertragung direkt in den GPU-Speicher. Objektspeicher ist nicht länger eine sekundäre Ebene - er ist ein hochleistungsfähiges Protokoll, das nativ auf derselben Plattform läuft, die auch POSIX-Datei-Workloads bedient.

Intelligente Replikation für KI-Workloads
Die GPU-Infrastruktur ist zunehmend über Standorte, Clouds und Regionen verteilt. Herkömmliche Replikationsarchitekturen zwingen Unternehmen dazu, auf vollständige Datenkopien zu warten, bevor Workloads gestartet werden können - ein Modell, das versagt, wenn sich die GPU-Verfügbarkeit im Stunden- statt im Wochenrhythmus ändert. Die intelligente Replikation von NeuralMesh 6 verändert dieses Modell. Dieselbe Grundlage unterstützt KI-Datenmobilität, Cloudbursting und standortübergreifende Zusammenarbeit. Die "Metadata-First"-Replikation macht Zielumgebungen sofort durchsuchbar. Daten werden bedarfsgerecht geladen - erst bei Zugriff -, was den WAN-Datenverkehr reduziert und unnötige Kopien des gesamten Datensatzes überflüssig macht. Unternehmen können Workloads dort platzieren, wo heute GPU-Kapazität vorhanden ist, anstatt dort, wo die Daten ursprünglich geschrieben wurden. In diesem ersten Schritt hin zu einer vollständigen Föderation und einem globalen Namensraum erschließt NeuralMesh 6 asynchrone Replikation und sofortige Remote-Caching-Funktionalität.

Ständig aktive Datenreduktion mit Leistungsgarantien
NeuralMesh 6 führt eine speziell für KI-Workloads entwickelte, ständig aktive Datenreduktion ein, die Fingerprinting, Ähnlichkeits-Hashing, Deduplizierung und Komprimierung umfasst. Sie bietet einen Schreib-Overhead von weniger als 5 %, bis zu 6-fache Kapazitätseinsparungen bei KI-Trainingsdaten sowie eine vertragliche Garantie sowohl für die Datenreduktionsrate als auch für die Auswirkungen auf die Leistung. Der Leistungseinbruch, der Betreiber in der Vergangenheit dazu gezwungen hat, zwischen Effizienz und Geschwindigkeit zu wählen, gehört der Vergangenheit an: Die Datenreduktion ist standardmäßig aktiviert - bei jeder Bereitstellung und jeder Workload. Kundenspezifische Pre-Sales-Analysen können bereits vor der Bereitstellung die Workload-basierten Reduktionsergebnisse prognostizieren.

AlloyFlash - Automatisiertes TLC- und QLC-Flash-Tiering
AlloyFlash ermöglicht die Kombination von TLC- und QLC-NVMe-Flash innerhalb eines einzigen Clusters, wobei latenzempfindliche Vorgänge transparent an TLC weitergeleitet werden, während QLC für Workloads mit hohem Kapazitätsbedarf zu etwa 30-40 % geringeren Kosten pro Terabyte genutzt wird. AlloyFlash macht WEKApod-Konfigurationen mit höchster Dichte produktionsfähig - es bleibt nicht nur bei der Kapazität auf dem Papier.
Automatisch, transparent, keine Konfiguration durch den Kunden erforderlich.

NeuralMesh Kubernetes Operator
Der NeuralMesh Kubernetes Operator automatisiert die Clusterbereitstellung und das Lebenszyklusmanagement in Kubernetes-Umgebungen. Für Neo-Clouds und KI-Forschungslabore, die Kubernetes als operativen Standard einsetzen, reduziert der Kubernetes Operator die Bereitstellungszeit von Wochen auf Stunden und integriert NeuralMesh in dasselbe deklarative Betriebsmodell, das bereits in ihrer Recheninfrastruktur verwendet wird.

NeuralMesh Observe
NeuralMesh Observe ist eine SaaS-basierte Observability-Lösung, die speziell für hochleistungsfähigen KI-Speicher entwickelt wurde. Einheitliche Multi-Cluster-Dashboards, Diagnosen auf Client-Ebene, intelligente Warnmeldungen mit konfigurierbaren Schwellenwerten sowie Weiterleitung an Slack, PagerDuty oder per E-Mail mit direkten Links zu den entsprechenden Dashboards. In jeder NeuralMesh-Bereitstellung ohne zusätzliche Kosten enthalten.

"WhiteFiber baut eine verteilte GPU-Plattform über mehrere Rechenzentren hinweg auf, die durch Hochgeschwindigkeits-Dark-Fiber-Verbindungen miteinander verbunden sind. Bei unserer Größenordnung ist Datenmobilität kein 'Nice-to-have', sondern von grundlegender Bedeutung", sagte Sam Tabar, CEO von WhiteFiber. "Die intelligente Replikation von NeuralMesh macht Datenmobilität in großem Maßstab möglich: Wir können Datensätze standortübergreifend sichtbar machen und genau die Daten, die jeder Job benötigt, zur nächsten GPU-Zuweisung übertragen, sobald diese verfügbar wird. Dadurch wird die Replikation von einer Backend-Schutzfunktion zu einem Kernbestandteil des Betriebs unserer verteilten KI-Infrastruktur, was die Mobilität der Workloads, die Kapazitätseffizienz und die Ausfallsicherheit verbessert, auf die sich unsere Kunden verlassen. Die Daten- und Speicherinfrastruktur von WEKA bildet die Grundlage, um unsere Präsenz ohne Kompromisse zu skalieren. Wir freuen uns darauf, gemeinsam darauf weiter aufzubauen."

"Die Infrastrukturbetreiber, die heute KI im Produktivbetrieb einsetzen, waren bisher gezwungen, Plattformen von Anbietern zusammenzustellen, die nie für die Zusammenarbeit konzipiert waren. Getrennte Stacks für Dateien und Objekte, manuelle Datenverschiebung zwischen ihnen, nachträglich angefügte Mandantenfähigkeit.NeuralMesh 6 bietet genau das, was sie schon die ganze Zeit gebraucht haben: eine einzige Plattform, die die hochleistungsfähige Dateischicht und die hochkapazitive Objektschicht auf denselben Blöcken verwaltet - mit nativer Mandantenfähigkeit, intelligenter Datenmobilität und von Anfang an integrierter, stets verfügbarer Dateneffizienz. "So sieht eine Inferenz-Infrastruktur für den Produktiveinsatz aus, wenn sie von Grund auf für die jeweilige Arbeitslast konzipiert und nicht nachträglich daran angepasst wurde", sagte Ajay Singh, Chief Product Officer bei WEKA.

Verfügbarkeit
NeuralMesh 6 wird in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 allgemein verfügbar sein. Bestehende WEKA-Kunden können über die üblichen Upgrade-Kanäle ohne zusätzliche Kosten auf NeuralMesh 6 upgraden und sollten sich für weitere Details an ihren Customer-Success-Ansprechpartner wenden.

Weitere Informationen zur neuen Version der Software NeuralMesh 6 von WEKA und deren Funktionen finden Sie unter: https://www.weka.io/product/neuralmesh/.

NeuralMesh x WEKApod: Entwickelt für ein perfektes Zusammenspiel:
WEKA kündigte zudem die dritte Generation von WEKApod Nitro, WEKApod Prime und WEKApod Prime Max an - die ersten KI-Storage-Appliances, die auf eigens von WEKA entwickelter Hardware basieren, um die Softwareplattform NeuralMesh zu optimieren. Die Systeme bieten eine effektive Kapazität von 1,1 Exabyte pro Rack, wobei mehrere Patente angemeldet sind. Weitere Informationen finden Sie in der heutigen WEKApod-Ankündigung: https://www.weka.io/news/wekapod-3-densest-ai-storage-memory-system.

Informationen zu WEKA
WEKA ist das Unternehmen für KI-Daten- und Speicherinfrastruktur, das die Wirtschaftlichkeit agentenbasierter KI verändert. Die NeuralMesh-Plattform vereint Hochleistungsdatenspeicher mit erweitertem GPU-Speicher und bietet Unternehmen, KI-Cloud-Anbietern sowie KI-Entwicklern eine einheitliche Grundlage für Training, Inferenz und agentenbasierte Workloads. Mit Augmented Memory Grid erweitert NeuralMesh die GPU-Speicherkapazität um das 1000-fache, beschleunigt die Zeit bis zum ersten Token um das bis zu 20-fache und unterstützt bei gleichem GPU-Bestand zehnmal so viele Nutzer gleichzeitig, wie Produktionsbenchmarks belegen. WEKA, dem 30 % der Fortune 50-Unternehmen vertrauen, unterstützt Unternehmen dabei, KI schneller zu skalieren, die GPU-Auslastung zu optimieren und die Kosten jedes bereitgestellten Tokens zu senken. Erfahren Sie mehr unter www.weka.io oder folgen Sie uns auf LinkedIn und X.

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