Supermicro, IBM e NVIDIA hanno annunciato una soluzione di storage condiviso per la cache KV; nei test congiunti dichiarano un time to first token fino a 56 volte più rapido su un prompt da 130.000 token.[5][13] La piattaforma integra server all flash Supermicro Petascale con processori AMD EPYC 9005, IBM Storage Sc...
Pubblicato daModificato con GPT-6 LunaImmagini generate con GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Supermicro, IBM and NVIDIA announce on November 5, 2026, about a shared-flash AI key-value (KV) cache stored outside GPU memory; ho. Article summary: On November 5, 2026, Supermicro announced a joint KV-cache storage solution with IBM and NVIDIA that keeps reusable, previously computed AI context in shared storage beyond GPU memory.[5][7] The advertised up-to-56× gain. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Il 5 novembre 2026 Supermicro, IBM e NVIDIA hanno presentato una soluzione di storage condiviso per la cache key-value (KV), pensata per l’inferenza IA. L’idea è conservare il contesto già elaborato e riutilizzarlo, invece di ripetere ogni volta gli stessi calcoli. Nei test congiunti, le aziende riportano un tempo di avvio della risposta fino a 56 volte inferiore con un prompt da 130.000 token.5
13
Quel numero, però, va interpretato con precisione: misura quanto bisogna aspettare prima che il modello produca il primo token, non quanto impiega a completare tutta la risposta.
La soluzione integra server di storage all-flash Supermicro Petascale con processori AMD EPYC 9005, il software IBM Storage Scale, il software d’inferenza NVIDIA Dynamo e la rete Ethernet NVIDIA Spectrum-X.6
La cache KV conserva stati intermedi dell’elaborazione al di fuori della memoria locale delle GPU. In questo modo, il contesto già processato può essere riutilizzato quando serve di nuovo, con l’obiettivo di ridurre i calcoli ripetuti, soprattutto nel caso di prompt lunghi o richieste che condividono informazioni.5
13
L’annuncio descrive i componenti della piattaforma e il principio alla base della cache. Le informazioni disponibili, tuttavia, non chiariscono nel dettaglio come avvengano il trasferimento della cache e il coordinamento tra i diversi nodi.
Il time-to-first-token (TTFT) è il tempo che intercorre tra l’invio di una richiesta e la comparsa del primo token della risposta. Il risultato dichiarato da Supermicro e NVIDIA confronta questo intervallo con e senza cache KV su un prompt di contesto lungo. I resoconti dei test citati parlano di un modello con 120 miliardi di parametri e di un prompt da 130.000 token.5
13
Un TTFT più basso significa che il sistema comincia a rispondere prima. Non dimostra, da solo, che produca tutta la risposta 56 volte più rapidamente. E un risultato ottenuto in una specifica prova non garantisce lo stesso miglioramento con qualsiasi modello, prompt o configurazione.
Una cache è utile quando una nuova richiesta può recuperare informazioni già elaborate. Istruzioni, documenti o cronologie di conversazione ricorrenti possono offrire occasioni per evitare parte dei calcoli; un contesto nuovo o incompatibile, invece, deve comunque essere processato. Per questo il beneficio effettivo dipende da quanto spesso la cache contiene informazioni riutilizzabili e dal comportamento di storage e rete.
Il dato diffuso dalle aziende è quindi un risultato di benchmark, non una garanzia di prestazioni per ogni cliente o carico di lavoro.5
13 Per valutare la soluzione, la domanda decisiva non è soltanto se la cache sia disponibile, ma quanto il proprio flusso di lavoro riesca a riutilizzarla e se il miglioramento riguardi la metrica davvero importante: l’attesa prima della prima risposta oppure la capacità complessiva di elaborazione.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Supermicro, IBM e NVIDIA hanno annunciato una soluzione di storage condiviso per la cache KV; nei test congiunti dichiarano un time to first token fino a 56 volte più rapido su un prompt da 130.000 token.[5][13]
Supermicro, IBM e NVIDIA hanno annunciato una soluzione di storage condiviso per la cache KV; nei test congiunti dichiarano un time to first token fino a 56 volte più rapido su un prompt da 130.000 token.[5][13] La piattaforma integra server all flash Supermicro Petascale con processori AMD EPYC 9005, IBM Storage Scale, NVIDIA Dynamo e rete Ethernet Spectrum X.[6]
Il dato riguarda il tempo necessario per iniziare a rispondere, non la velocità di generazione dell’intera risposta.
Supermicro, IBM e NVIDIA hanno annunciato una soluzione di storage condiviso per la cache KV; nei test congiunti dichiarano un time to first token fino a 56 volte più rapido su un prompt da 130.000 token.[5][13] La piattaforma integra server all flash Supermicro Petascale con processori AMD EPYC 9005, IBM Storage Sc...
Pubblicato daModificato con GPT-6 LunaImmagini generate con GPT Image 2
Research answer

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Supermicro, IBM and NVIDIA announce on November 5, 2026, about a shared-flash AI key-value (KV) cache stored outside GPU memory; ho. Article summary: On November 5, 2026, Supermicro announced a joint KV-cache storage solution with IBM and NVIDIA that keeps reusable, previously computed AI context in shared storage beyond GPU memory.[5][7] The advertised up-to-56× gain. Topic tags: general, general web. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clic
Il 5 novembre 2026 Supermicro, IBM e NVIDIA hanno presentato una soluzione di storage condiviso per la cache key-value (KV), pensata per l’inferenza IA. L’idea è conservare il contesto già elaborato e riutilizzarlo, invece di ripetere ogni volta gli stessi calcoli. Nei test congiunti, le aziende riportano un tempo di avvio della risposta fino a 56 volte inferiore con un prompt da 130.000 token.5
13
Quel numero, però, va interpretato con precisione: misura quanto bisogna aspettare prima che il modello produca il primo token, non quanto impiega a completare tutta la risposta.
La soluzione integra server di storage all-flash Supermicro Petascale con processori AMD EPYC 9005, il software IBM Storage Scale, il software d’inferenza NVIDIA Dynamo e la rete Ethernet NVIDIA Spectrum-X.6
La cache KV conserva stati intermedi dell’elaborazione al di fuori della memoria locale delle GPU. In questo modo, il contesto già processato può essere riutilizzato quando serve di nuovo, con l’obiettivo di ridurre i calcoli ripetuti, soprattutto nel caso di prompt lunghi o richieste che condividono informazioni.5
13
L’annuncio descrive i componenti della piattaforma e il principio alla base della cache. Le informazioni disponibili, tuttavia, non chiariscono nel dettaglio come avvengano il trasferimento della cache e il coordinamento tra i diversi nodi.
Il time-to-first-token (TTFT) è il tempo che intercorre tra l’invio di una richiesta e la comparsa del primo token della risposta. Il risultato dichiarato da Supermicro e NVIDIA confronta questo intervallo con e senza cache KV su un prompt di contesto lungo. I resoconti dei test citati parlano di un modello con 120 miliardi di parametri e di un prompt da 130.000 token.5
13
Un TTFT più basso significa che il sistema comincia a rispondere prima. Non dimostra, da solo, che produca tutta la risposta 56 volte più rapidamente. E un risultato ottenuto in una specifica prova non garantisce lo stesso miglioramento con qualsiasi modello, prompt o configurazione.
Una cache è utile quando una nuova richiesta può recuperare informazioni già elaborate. Istruzioni, documenti o cronologie di conversazione ricorrenti possono offrire occasioni per evitare parte dei calcoli; un contesto nuovo o incompatibile, invece, deve comunque essere processato. Per questo il beneficio effettivo dipende da quanto spesso la cache contiene informazioni riutilizzabili e dal comportamento di storage e rete.
Il dato diffuso dalle aziende è quindi un risultato di benchmark, non una garanzia di prestazioni per ogni cliente o carico di lavoro.5
13 Per valutare la soluzione, la domanda decisiva non è soltanto se la cache sia disponibile, ma quanto il proprio flusso di lavoro riesca a riutilizzarla e se il miglioramento riguardi la metrica davvero importante: l’attesa prima della prima risposta oppure la capacità complessiva di elaborazione.
Studio Global AI
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
Supermicro, IBM e NVIDIA hanno annunciato una soluzione di storage condiviso per la cache KV; nei test congiunti dichiarano un time to first token fino a 56 volte più rapido su un prompt da 130.000 token.[5][13]
Supermicro, IBM e NVIDIA hanno annunciato una soluzione di storage condiviso per la cache KV; nei test congiunti dichiarano un time to first token fino a 56 volte più rapido su un prompt da 130.000 token.[5][13] La piattaforma integra server all flash Supermicro Petascale con processori AMD EPYC 9005, IBM Storage Scale, NVIDIA Dynamo e rete Ethernet Spectrum X.[6]
Il dato riguarda il tempo necessario per iniziare a rispondere, non la velocità di generazione dell’intera risposta.