曙光存储率先提出先进存力三大核心主张

  发布时间:2026-07-11 02:30:17   作者:玩站小弟   我要评论
2025年以来,SSD价格持续上涨,CPU同样存在强烈涨价预期,智算中心面临成本压力。传统“堆硬件”模式在涨价周期中难以为继——单纯增加采购不仅推高显性成本,更因性能瓶颈导致算力闲置,造成巨大隐性浪费 。

2025年以来,曙光SSD价格持续上涨,存储存力CPU同样存在强烈涨价预期,率先智算中心面临成本压力。提出传统“堆硬件”模式在涨价周期中难以为继——单纯增加采购不仅推高显性成本,先进心主更因性能瓶颈导致算力闲置,大核造成巨大隐性浪费。曙光

基于AI存储领域的存储存力长期实践,曙光存储率先提出先进存力三大核心主张:效能、率先智能、提出协同,先进心主为行业提供系统性应对方案。大核

效能:告别硬件堆砌

效能主张的曙光核心,是存储存力让每份硬件投入产生更高业务价值。通过架构创新,率先在达到相同性能目标的前提下,减少对单一部件的数量依赖。

高性能存储是践行效能主张的关键路径之一,核心在于确保算力零闲置。曙光存储分布式存储ParaStor F9000凭借超级隧道技术构建了端到端的数据通路,并将2U24盘位NVMe全闪节点的带宽提升5.5倍,AI推理时延降低80%,训练速度提升4倍,使万亿参数大模型的训练周期缩短60%以上。这意味着仅需采购更少的服务器和闪存,便能获得同等AI训练速度。

高密设计同样重要,可以有效优化数据中心空间与能耗的成本。曙光存储ParaStor S6000以4U74盘位的高密设计,实现单框1.44PB容量,存储密度提升70%,构建成本降低20%。搭配高密度液冷方案,可实现数据中心PUE值低于1.1,大幅降低了每TB数据的空间、供电和制冷分摊成本。

智能:动态优化资源分配

AI数据冷热分化显著,数据分层已从“可选项”变为“必选项”。曙光存储认为存储系统应具备智能感知、智能调度的能力,让资源利用率最大化,动态适配业务需求。

曙光存储StorInsight智能分析工具,可实时采集IO特征,配合智能数据调度功能,可实现热数据自动迁移至全闪层、温冷数据留存于高密介质,使存储资源利用率提升35%;纠删码技术将存储空间利用率提升至91%以上;数据压缩与去重技术,可将存储可用容量提升2-5倍;动态电压调节技术可根据负载调整能耗,使存储系统能效比提升45%以上。

曙光存储通过软件层面的全生命周期优化,硬件利用效率与数据流动性,减少高成本介质的资源浪费,进一步压降了每TB有效数据的成本。在本轮市场周期中,可以平滑硬件价格波动的影响。

协同:寻求全域最优

单一部件的优化存在天花板,先进存力的更高价值在于协同。这需要从全域视角出发,打破存储与计算的边界、存储内部的软硬件隔阂、不同厂商产品之间的壁垒,通过开放架构与标准,构建可自由调度、无缝流动的数据基础设施。

系统层面,曙光存储AI数据工厂技术以“存算网强协同”为核心思路,实现从数据清洗、标注到训练、推理部署的全链路优化。通过KV Cache offload、AI算子加速库等技术,让存储深度参与计算过程,提升整体效率。超级隧道技术的硬件卸载能力,释放30%以上CPU算力,并通过RDMA零拷贝机制、存算分离架构与智能调度等,进一步降低CPU的系统性开销。

生态层面,曙光存储积极推动行业标准与开放生态建设,主动开放存储接口,广泛适配主流AI框架与开源组件,并构建跨区域数据授权与安全机制,解决数据流动信任问题。

市场价格波动是挑战亦是机遇,倒逼行业从“堆硬件”到“提效能”的价值革新。曙光存储用全栈技术创新与丰富落地实践,证明国产高端存储系统可以摆脱硬件依赖。这表明,唯有以效能为牵引、智能为手段、协同为蓝图,才能为AI时代的智算基础设施构建起强大、高效且富有韧性的数据底座,助力行业在不确定的市场环境中行稳致远。

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