隨著 AI 對記憶體需求激增，NVIDIA 發布儲存方案升級與生態佈局
為何重要
此舉將儲存從被動容器轉化為資料路徑的主動參與者，顛覆了過去的效能與成本權衡邏輯。透過 cuFile 與 Storage-Next，NVIDIA 賦予儲存架構更高的吞吐量與安全性，解決了大型語言模型推理與上下文長度擴張的 I/O 瓶頸。對產業而言，這標誌著 AI 基礎設施的競賽正從單純算力比拼，轉向囊括網路、協議與硬體整合的「系統級協同」，使得生態佔據標準高地的玩家將獲得顯著的競爭護城河。
AI智慧的發展突破傳統記憶體限制，導致 GPU 產生數千個並發存取請求，使儲存系統成為新的效能瓶頸。NVIDIA 在 FMS 大會公佈解決方案，強調不再僅增加容量，而是將儲存轉化為能與 GPU 協同運作的動態資料路徑。
- NVIDIA Vera BlueField-4 STX 配備的 Vera CPU，在雙階段壓縮與加密工作流中，相較 x86 CPU 提供了 3.21 倍吞吐量。
- NVIDIA 開源 cuFile API，允許 GPU 直接存取儲裝置，並透過數以十萬計的 GPU 執行緒實現微秒級安全存取。
- 發起 Storage-Next 計畫，聯合 DDN、*Toshiba（鎧俠）* 及美光等 40 多家供應商，共同推動可互操作的 GPU 驅動儲存標準。