元脉网络发布AIGC存储网络解决方案

随着Agent加速进入企业业务流程，算力基建已从单一算力堆叠，迈入“计算-存储-网络”协同优化的新阶段。其中，存储网络凭借高速传输能力，承载着训练、推理全场景的数据流转，是衔接数据与算力的核心枢纽。近日，元脉网络锚定大模型训练、推理全流程需求，发布AIGC存储网络解决方案，助力企业夯实Token时代算力基础设施根基。

训、推业务双重承压 存储网络瓶颈日益凸显

Agent时代，多智能体协作与长上下文记忆，需要高吞吐、低时延的存储网络支撑，其直接影响训练迭代效率、推理响应速度与算力利用率。

其中，训练场景下：

• 数据加载瓶颈：PB级多模态数据集高并发随机读取，引发存储网络I/O瓶颈与服务器过载，要求存储网络具备高吞吐、低时延的数据分发能力；
• Checkpoint瞬间高并发写入：TB级Checkpoint突发写入时，存储网络面临极限带宽压力，要求网络具备高吞吐与先进的拥塞控制，保障写入完整性；同时，训练中断恢复时需快速读取数据，缩短训练中断时间。

而推理场景下：

• 多智能体并发冷启动与弹性扩容：多智能体业务流量突发时，大量GPU节点需并发从存储快速加载多智能体模型，要求存储网络具备极高并发读取带宽；
• 长上下文智能体的历史KV Cache换入/换出：为释放显存，历史KV Cache被冷备份至存储，当对话恢复时，需通过存储网络极速换入。KV Cache的换入/换出，要求存储网络延时低、响应速度快，否则会直接导致首Token响应卡顿，影响智能体交互体验。

元脉AIGC存储网络方案 有效化解训、推难题

针对大模型在训、推场景的核心痛点，元脉网络发布AIGC存储网络解决方案。整套方案融合元脉网络AI交换机、智能网卡及智能运管平台ICE等核心组件，软硬件深度协同，可全方位适配大模型训练、推理全流程的严苛要求，打通数据传输壁垒、释放算力潜能。

• 端网协同优化 存储读写性能提升40%以上
  面对Checkpoint高频归档与断点续训带来的并发读写压力，以及KV Cache换入/换出对响应速度的要求，元脉网络以“AR自适应路由+RTT-CC“的端网协同方案有效化解，实现存储与GPU间的高效数据读写，相比传统RoCE网络，读带宽提升48%，写带宽提升41%。

• 智能体极速就绪与秒级切换 KV Cache读取吞吐量提升至1.4倍
  元脉网络AIGC存储网络解决方案，可将KV Cache读取吞吐量提升至1.4倍，大幅缩短智能体服务就绪时间，保障智能体响应速度。为智能体应用构建高吞吐、低时延、无阻塞的存储网络底座，实测数据如下：

• 极速部署、全景可视、快速排障 全面提升部署运维效率
  针对存储网络在部署流程繁琐、运维排查复杂、故障定位困难等方面的问题，元脉网络智能运管平台ICE，通过极速部署、全景可视、快速排障三大核心功能，一站式简化存储网络全生命周期管理流程，全方位降低运维人力成本、缩短交付周期，提升整体部署运维效率。

AI赋能未来 互联构筑基石

元脉® 浪潮信息旗下网络业务品牌作为AI时代网络创新引领者，元脉网络可以为用户提供面向AI时代的智算中心、数据中心、园区网络等全栈网络方案。并坚持可靠、开放、智能的发展理念，持续深化自身在技术创新、场景创新、合作创新上的能力，为AI时代算力、数据价值的释放，打造坚实互联基石。