英伟达与亚马逊合作研发新一代存储架构 GPU直接控制SSD技术解析
科技领域再次迎来重大突破,这一次的焦点集中在AI算力的核心基础——存储架构上。没错,处理器领导者英伟达与云计算巨头亚马逊正在展开深度合作,旨在重新定义我们当前所依赖的计算范式。

简而言之,双方正在共同开发一种革命性的新型存储架构。其核心创新在于,该架构将允许GPU(图形处理器,现已成为人工智能计算的关键引擎)直接与SSD(固态硬盘)等存储设备进行通信,完全绕过传统上必须由CPU(中央处理器)进行调度与管理的中间步骤。
这一变革意味着什么?我们可以做一个形象的比喻:传统的数据调用流程,好比一位经理(CPU)指挥一名员工(GPU)去仓库(SSD)取货,经理需要先发出指令,员工才能开始行动。而全新的架构,旨在让员工能够自主判断所需货物,并直接前往仓库提取,省去了经理传达指令的时间。对于需要处理海量数据吞吐的AI模型训练和推理任务来说,这种“端到端直达”模式将显著降低数据访问延迟,从而释放出巨大的性能提升潜力。
在具体的技术路径上,有行业分析指出,英伟计划在其下一代代号为“Vera Rubin”的AI计算平台中,率先引入一项名为“GPU发起直接存储访问”(GIDS)的关键技术。这被视为实现上述宏伟蓝图的重要一步。
从更广阔的视角看,此次架构变革的影响将远超简单的调度优化。它很可能加速一种特定存储介质的广泛应用——即高带宽闪存(HBF)。在当前的主流AI服务器中,高速且昂贵的HBM(高带宽内存)紧邻GPU,承担着最核心的实时数据供给任务。而新架构成熟后,部分对带宽要求相对较低的数据,可以直接从SSD(特别是HBF这类高性能闪存)中获取。这有望在一定程度上减轻或改变对HBM的极端依赖,从而可能重塑高端存储市场的未来需求格局。
归根结底,这不仅是两家行业巨头的技术探索,更是整个AI算力演进的大势所趋。当模型参数与训练数据量呈指数级增长时,传统的以CPU为中心的存储计算架构已成为关键瓶颈。打破这堵“墙”,让GPU真正获得数据流的直接控制权,或许是开启下一个算力爆发时代的核心钥匙。
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