當(dāng)AI大模型參數(shù)規(guī)模邁入萬(wàn)億級(jí)別，萬(wàn)卡級(jí)超集群已成為前沿AI研發(fā)與應(yīng)用的核心載體。然而澎湃算力的背后，數(shù)據(jù)存算速度正成為關(guān)鍵瓶頸，存力的性能、擴(kuò)展性與協(xié)同效率，將直接決定算力價(jià)值的最終釋放。

面對(duì)萬(wàn)億參數(shù)模型訓(xùn)練與推理需求，存力既要滿足數(shù)十TB/s、億級(jí)IOPS、亞ms級(jí)延遲的極致性能，更要實(shí)現(xiàn)存算深度協(xié)同。曙光存儲(chǔ)以“存算網(wǎng)強(qiáng)協(xié)同”為核心思路，憑借超級(jí)隧道、AI數(shù)據(jù)工廠兩大核心技術(shù)與全棧產(chǎn)品矩陣，推動(dòng)從“存數(shù)據(jù)”向“喂數(shù)據(jù)”的存力范式革新。

超級(jí)隧道：極致性能的數(shù)據(jù)加速引擎

超級(jí)隧道技術(shù)是基于微控架構(gòu)實(shí)現(xiàn)的端到端數(shù)據(jù)通路，通過(guò)零中斷（擺脫OS干擾，時(shí)延極致穩(wěn)定）、零競(jìng)爭(zhēng)（資源隔離高效，并發(fā)無(wú)內(nèi)耗）、零拷貝（數(shù)據(jù)直達(dá)目標(biāo)，傳輸效率倍增)，實(shí)現(xiàn)極低時(shí)延與超高并發(fā)，適配AI超集群等高密度計(jì)算場(chǎng)景的需求。

該技術(shù)采用芯片、系統(tǒng)、AI應(yīng)用三級(jí)協(xié)同設(shè)計(jì)，突破架構(gòu)壁壘，讓數(shù)據(jù)傳輸路徑更短、效率更高。

芯片級(jí)：實(shí)現(xiàn)處理器、內(nèi)存、高速網(wǎng)絡(luò)與NVMe SSD的深度協(xié)同，打造多條數(shù)據(jù)直達(dá)通路；

系統(tǒng)級(jí)：通過(guò)均衡調(diào)度，將前端I/O精準(zhǔn)分配至最優(yōu)路徑，避免資源浪費(fèi)；

應(yīng)用級(jí)：借助Burst Buffer與XDS技術(shù)，讓數(shù)據(jù)直供GPU近側(cè)存儲(chǔ)，減少GPU空轉(zhuǎn)，提升算力利用率。

基于三級(jí)協(xié)同，超級(jí)隧道技術(shù)可將2U24盤(pán)位NVMe全閃節(jié)點(diǎn)帶寬提升5.5倍，萬(wàn)億參數(shù)模型Checkpoint從分鐘級(jí)縮至秒級(jí)；推理延遲降低76%，計(jì)算節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)訪問(wèn)帶寬提升4倍。針對(duì)AI場(chǎng)景更實(shí)現(xiàn)推理時(shí)延降低80%、訓(xùn)練速度提升4倍，萬(wàn)億參數(shù)模型訓(xùn)練周期縮短60%以上。

超級(jí)隧道尤其匹配AI應(yīng)用場(chǎng)景，可使推理時(shí)延降低80%，訓(xùn)練速度提升4倍，萬(wàn)億參數(shù)模型訓(xùn)練周期壓縮60%以上。

AI數(shù)據(jù)工廠：全流程AI加速中樞

AI數(shù)據(jù)工廠打破存力與算力的物理邊界，通過(guò)AI應(yīng)用親和、AI數(shù)據(jù)加速兩大核心能力，讓存力平臺(tái)深度融入AI全業(yè)務(wù)流程，真正做到“以存代算、以存促算”，實(shí)現(xiàn)AI應(yīng)用全流程加速。

AI應(yīng)用親和通過(guò)KV Cache offload、多層數(shù)據(jù)分級(jí)等技術(shù)，針對(duì)性優(yōu)化推理環(huán)節(jié)，大幅提升用戶使用體驗(yàn)；AI數(shù)據(jù)加速則在全球統(tǒng)一命名空間技術(shù)基礎(chǔ)上，整合多類(lèi)型存儲(chǔ)資源，配合向量數(shù)據(jù)庫(kù)優(yōu)化、AI算子加速庫(kù)，實(shí)現(xiàn)高價(jià)值私域數(shù)據(jù)的token化自動(dòng)生成，讓推理應(yīng)用更專(zhuān)業(yè)、更精準(zhǔn)。

從數(shù)據(jù)清洗標(biāo)注到模型訓(xùn)練、推理部署，AI數(shù)據(jù)工廠以更懂AI的存儲(chǔ)能力，打通數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)全鏈路，解決AI訓(xùn)練中的“數(shù)據(jù)饑餓”問(wèn)題，讓每一份數(shù)據(jù)都能高效轉(zhuǎn)化為算力產(chǎn)出。

產(chǎn)品矩陣：精準(zhǔn)匹配算力需求

依托全棧自研技術(shù)與全國(guó)產(chǎn)芯片生態(tài)，曙光存儲(chǔ)打造了覆蓋集中式全閃、分布式全閃與混閃的完整產(chǎn)品矩陣，以極致性能和高可靠性，精準(zhǔn)匹配智算集群發(fā)展過(guò)程中的多樣化需求。

ParaStor F9000分布式全閃：以刷新世界紀(jì)錄146%的成績(jī)登頂IO500 10節(jié)點(diǎn)榜單，220GB/s單節(jié)點(diǎn)帶寬、800萬(wàn)IOPS，可為十萬(wàn)卡集群提供數(shù)十TB/s訪問(wèn)帶寬，是大規(guī)模智算集群性能核心。

FlashNexus集中式全閃：在被譽(yù)為“存儲(chǔ)界奧斯卡”的SPC-1測(cè)試中，以3000萬(wàn)IOPS、0.202ms時(shí)延，刷新全球記錄，性能提升30%，四控緊耦合架構(gòu)，超2億IOPS，滿足極端性能需求。

分布式混閃S6000：4U74盤(pán)位高密設(shè)計(jì)，空間密度提升70%，兼顧性能與成本，成為EB級(jí)存力平臺(tái)的理想選擇。

從自主創(chuàng)新技術(shù)到高適配產(chǎn)品矩陣，曙光存儲(chǔ)以“存算傳緊耦合”架構(gòu)破解高密算力下的數(shù)據(jù)吞吐、擴(kuò)展與協(xié)同難題，不僅成為曙光scaleX萬(wàn)卡超集群的核心存力支撐，更彰顯了中國(guó)存儲(chǔ)技術(shù)在全球超高密度算力場(chǎng)景中的領(lǐng)先實(shí)力。