NVIDIA 开源 cuFile，加速 AI 存储

AI 对数据和上下文窗口的需求持续攀升，远超系统内存的承受范围。但应对手段并非简单地堆叠存储容量，而是需要从 AI 工厂中获取有价值的、可落地的洞察，并构建高效、安全的存储架构来支撑这些洞察。

在近日举行的未来内存与存储大会（FMS）上，NVIDIA 公布了多项存储新进展，强调 AI 的下一轮突破不仅依赖加速计算本身，同样取决于为加速计算提供支撑的存储基础设施。

随着 AI 智能体消耗海量数据，且 GPU 能够直接发起存储请求、产生数千个并发操作，存储系统的压力急剧上升。为了处理这些请求，存储系统需要持续进行加密、压缩、校验和重建。当大量智能体同时访问存储时，这些关键数据服务很容易成为瓶颈。

NVIDIA 技术博客中的基准测试显示，作为 NVIDIA Vera BlueField-4 STX 一部分的 NVIDIA Vera CPU，在两级压缩和加密流水线中的吞吐量比 x86 CPU 最高可提升 3.21 倍。这意味着借助 Vera，存储平台能够更高效地吸收 AI 数据洪流，用更少的计算基础设施获得更高的吞吐量。

在加速计算时代，存储不再是被动保存数据的地方，而是数据路径中的主动参与者。这颠覆了四十年来关于数据该放在内存（应用访问更快）还是存储驱动器（空间廉价且充足）的传统经济学。如今，在 NVIDIA 及合作伙伴的 AI 存储解决方案支持下，同样的权衡在微秒级内完成。缩小 AI 需求与内存短缺之间的差距，取决于从内存、存储制造商到上层软件的全栈深度协同设计。

开源 cuFile API，打通 GPU 与存储的互操作

在 FMS 上，NVIDIA 宣布开源 cuFile API——以及其下的垂直存储软件栈——让 GPU 能够像 CPU 一样直接读写存储。cuFile 是 NVIDIA GPUDirect Storage 的开源组件，可利用数十万 GPU 线程和高带宽内存，实现微秒级的安全存储访问。

这代表了行业正在基于 Linux 最佳实践统一安全优先的存储栈，为 GPU 与数据之间提供互操作性。此外，快速安全的数据访问是支撑主动与被动网络安全措施的基础。cuFile 的开源将有助于以 AI 防御所需的速度提供安全上下文、数据和存储。这类开放技术也支持了 Open Secure AI Alliance 等新倡议。cuFile 的新家位于 GitHub，接受社区贡献，Google、Intel、NVIDIA 和 Meta 为首批维护者，可在多种软硬件平台上优化使用。

Storage-Next：下一代 AI 存储

NVIDIA 还联合存储行业领导者，推出名为 Storage-Next 的倡议，汇聚存储制造商、控制器供应商、散热设计、冷却与编排运营商以及标准组织，共同定义 GPU 驱动存储的行为，并将其转化为可互操作的开放行业标准。Storage-Next 已吸引包括 DDN、KIOXIA 和 Micron 在内的 40 多家领先存储与闪存厂商。

该倡议基于大规模 AI 数据集的加速数据访问。为此，NVIDIA 提供 SCADA（Scaled, Accelerated Data Access，规模化加速数据访问）框架，让大规模并行的 GPU 只从存储中拉取应用所需的数据，直接进入自身高带宽内存。例如，DDN 正在将 SCADA 与其软件定义的 AI 原生数据智能平台 Infinia 集成，以消除大规模存储瓶颈。

DDN 首席技术官 Sven Oehme 表示：“AI 的成功不取决于企业拥有多少基础设施，而在于他们如何高效使用。我们与 NVIDIA 的合作正在帮助 GPU 与数据之间建立更直接、更高效的连接——让加速计算资源保持高效，缩短获得洞察的时间，帮助客户从 AI 投资中获得更强的业务和财务回报。”

Storage-Next 和 SCADA 是 NVIDIA 在 AI 存储基础设施长期工作的延伸，相关成果包括 NVIDIA Vera BlueField-4 STX——一个模块化的机架级基础，由 NVIDIA Vera Rubin 平台、Vera BlueField-4 存储处理器和 Spectrum-X 以太网提供支持。