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英伟达在FMS 2026峰会上宣布，将旗下的GPU存储加速API cuFile全面开源，同时公布SCADA全新存储架构，彻底打破传统CPU主导IO的传输瓶颈，实测场景下GPU存储IOPS最高实现5倍提升。
长期以来，GPU读取数据必须通过CPU进行调度，这种宿主模式在处理AI推理产生的大量512字节微小请求时，会造成严重的微秒级延迟。
虽然之前的GPUDirect Storage（GDS）实现了数据链路的CPU绕过，但指令控制仍需CPU参与，使得系统在小粒度读写任务中提前触发性能瓶颈、IO资源率先耗尽。
此次推出的SCADA技术彻底解决了这一难题，SCADA允许GPU直接发起存储I/O请求，管理NVMe硬盘的队列深度，实测数据显示，在处理数据分析任务时，SCADA的速度是CPU触发模式的5.3倍，而硬件成本最高可降低21.7倍。
在美光展示的参考设计中，使用3颗H100显卡成功驱动了44块PCIe Gen6 SSD，实现了惊人的2.3亿次随机读IOPS。这意味着单台服务器的存储吞吐达到了118GB/s，且负责调度的单颗CPU在整个过程中几乎处于空闲状态。
同时针对AI推理中KV缓存频繁产生的小数据读写，英伟达正式推出Storage-Next产业联盟计划，重点优化512字节扇区的读写表现，以解决传统硬盘在4KB扇区下造成的8倍读取放大问题。
该构想最早在2025年GTC大会提出，目前联盟成员已超40家闪存与存储厂商，包含DDN、铠侠、美光，还有存储控制器企业、散热厂商以及标准化组织，各方将共同制定一套新标准：当GPU取代CPU成为存储访问主体时，固态硬盘应当如何适配运行。
硬件层面上，为承载cuFile开源生态与SCADA全新存储架构的落地，英伟达打造了新一代基于Vera BlueField-4存储处理器的STX架构系统，并计划在2026年下半年正式推出商用整机。
虽然目前英特尔也已加入开源组织并参与代码维护，标志着传统CPU主导IO调度的格局被颠覆，cuFile与SCADA也从英伟达私有技术，升级为全行业通用开源标准，有效改善了跨平台兼容性。
但该技术的规模化普及仍受两大核心条件制约，一是STX+SCADA新架构的跨硬件、跨平台适配优化进度。二是美光、三星等厂商能否针对512字节小包场景完成主控与固件的底层重写。
这两点最终决定了这套新一代AI存储架构的商用普及节奏。
责任编辑：kj010
