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极客天成 NVFile 存算融合解决方案

一、行业趋势与挑战:AI 时代的“存储墙”

随着生成式 AI(AIGC)和千亿级参数大模型的崛起,数据密集型负载对存储系统提出了严苛要求。

算力税: GPU 集群中存储相关等待时间(I/O Wait)占整体训练时间的 30%~50%。

资源错配: 昂贵的 GPU 服务器本地 NVMe SSD 处于“孤岛”状态,无法全局共享。

烟囱架构: 传统外挂存储导致机房空间、功耗及运维成本(TCO)居高不下。

二、NVFile 是极客天成专为高性能计算(HPC)和 AI 训练研发的分布式并行文件系统。它通过软件定义技术,将计算节点内置的闪存资源池化,构建逻辑统一、性能极致的存储基座。

核心工作原理

  • 全局资源池化: 部署 NVFile 引擎后,将各 GPU 服务器插槽中的 NVMe SSD 逻辑聚合,形成统一命名空间。
  • RDMA 零拷贝传输: 支持 RoCE/InfiniBand 网络,数据绕过内核 CPU,通过 GPUDirect Storage (GDS) 技术直接进入 GPU 显存。
  • 并行访问协议: 全面兼容 POSIX 标准,支持大规模客户端并发访问,无单点瓶颈。

三、NVFile 核心优势:极致性能与敏捷扩展

极致性能(Extreme Performance)

  • 微秒延迟: 端到端延迟 < 100μs,满足小文件频繁读取需求。
  • 聚合带宽: 性能随节点数线性扩展,支持单集群 TB 级吞吐量。

Checkpoint 加速: 将大模型预训练的快照保存时间由“分钟级”缩短至“秒级”。

成本优化(TCO Optimization)

  • 利旧赋能: 充分挖掘服务器内置 SSD 潜力,减少 40% 以上的独立存储采购成本。
  • 空间节省: 无需额外存储机柜,机房空间与能耗显著降低。

③ 企业级可靠(Reliability)

  • 冗余保护: 支持 N+M 纠删码(EC),保障在多节点同时故障时业务不断、数据不丢。
  • 智能运维: 提供图形化监控界面,支持分钟级在线扩容与故障自愈。

四、应用场景:赋能 AI 全生命周期阶段NVFile 的作用

  • 数据清洗/预处理极高IOPS 支持海量小文件的快速筛选与特征提取。
  • 大模型预训练解决 Checkpoint 写入瓶颈,提升算力有效利用率。
  • 高性能推理支持模型参数的秒级加载,降低推理响应延迟。
  • 科学计算 (HPC)为气象预测、基因测序提供稳定的并行 I/O 支撑。

五、结论

极客天成 NVFile 存算融合方案 不仅仅是存储技术的革新,更是对 AI 基础设施的重构。它打破了传统存储的物理边界,让“存”与“算”深度耦合,为企业构建高性能、低成本、易扩展的下一代 AI 算力中心提供坚实后盾。

http://www.jsqmd.com/news/659523/

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