隨著記憶體需求攀升，NVIDIA 強化 AI 驅動的儲存基礎設施
為何重要
儲存不再僅是靜態的資料保管庫，而是成為 AI 資料路徑中的主動元件，這一經濟模式重構改變了算力與儲存劃分的權衡尺度（從數分鐘壓縮至微秒級）。透過開源架構與產業標準的建立（如 Storage-Next），企業匯入 AI 儲存方案的門檻降低，推動生態系統從競爭走向合作。對工程師而言，這代表在前端 AI 開發中可更聚焦於演算法與應用邏輯，後端的資料通路最佳化將由專業硬體解決方案與軟體棧自動協調。
隨著 AI 代理與 GPU 引發的資料請求數量激增，儲存系統面臨極大壓力，必須主動在資料路徑中執行加密、壓縮等運算。NVIDIA 在 FMS 大會揭露一系列儲存解決方案，強調儲存層效能將決定 AI factories 的整體上限。
- 技術基準顯示，NVIDIA Vera CPU（BlueField-4 STX 成分）在兩階段壓縮與加密管道中，比 x86 CPU 提供高達 3.21 倍的吞吐量。
- NVIDIA 開源
cuFileAPIs 及其垂直儲存軟體堆疊，並聯手 Google、Intel、Meta 等大廠建立維護者機制，讓 GPU 能直接存取儲存裝置。 - 推出
SCADA框架，讓大量並行 GPU 能直接從儲存抓取必要資料至高速記憶體，並與 DDN、KIOXIA、Micron 等超過 40 家廠商透過Storage-Next建立產業標準。