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曙光存储两大核心技术与全栈产品矩阵推动存力范式革新

中科曙光 来源:中科曙光 2026-01-23 11:37 次阅读
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AI大模型参数规模迈入万亿级别,万卡级超集群已成为前沿AI研发与应用的核心载体。然而澎湃算力的背后,数据存算速度正成为关键瓶颈,存力的性能、扩展性与协同效率,将直接决定算力价值的最终释放。

面对万亿参数模型训练与推理需求,存力既要满足数十TB/s、亿级IOPS、亚ms级延迟的极致性能,更要实现存算深度协同。曙光存储以“存算网强协同”为核心思路,凭借超级隧道、AI数据工厂两大核心技术与全栈产品矩阵,推动从“存数据”向“喂数据”的存力范式革新。

超级隧道:极致性能的数据加速引擎

超级隧道技术是基于微控架构实现的端到端数据通路,通过零中断(摆脱OS干扰,时延极致稳定)、零竞争(资源隔离高效,并发无内耗)、零拷贝(数据直达目标,传输效率倍增),实现极低时延与超高并发,适配AI超集群等高密度计算场景的需求。

该技术采用芯片、系统、AI应用三级协同设计,突破架构壁垒,让数据传输路径更短、效率更高。

芯片级:实现处理器、内存、高速网络与NVMe SSD的深度协同,打造多条数据直达通路;

系统级:通过均衡调度,将前端I/O精准分配至最优路径,避免资源浪费;

应用级:借助Burst Buffer与XDS技术,让数据直供GPU近侧存储,减少GPU空转,提升算力利用率。

基于三级协同,超级隧道技术可将2U24盘位NVMe全闪节点带宽提升5.5倍,万亿参数模型Checkpoint从分钟级缩至秒级;推理延迟降低76%,计算节点存储访问带宽提升4倍。针对AI场景更实现推理时延降低80%、训练速度提升4倍,万亿参数模型训练周期缩短60%以上。

超级隧道尤其匹配AI应用场景,可使推理时延降低80%,训练速度提升4倍,万亿参数模型训练周期压缩60%以上。

AI数据工厂:全流程AI加速中枢

AI数据工厂打破存力与算力的物理边界,通过AI应用亲和、AI数据加速两大核心能力,让存力平台深度融入AI全业务流程,真正做到“以存代算、以存促算”,实现AI应用全流程加速。

AI应用亲和通过KV Cache offload、多层数据分级等技术,针对性优化推理环节,大幅提升用户使用体验;AI数据加速则在全球统一命名空间技术基础上,整合多类型存储资源,配合向量数据库优化、AI算子加速库,实现高价值私域数据的token化自动生成,让推理应用更专业、更精准。

从数据清洗标注到模型训练、推理部署,AI数据工厂以更懂AI的存储能力,打通数据流转全链路,解决AI训练中的“数据饥饿”问题,让每一份数据都能高效转化为算力产出。

产品矩阵:精准匹配算力需求

依托全栈自研技术与全国产芯片生态,曙光存储打造了覆盖集中式全闪、分布式全闪与混闪的完整产品矩阵,以极致性能和高可靠性,精准匹配智算集群发展过程中的多样化需求。

ParaStor F9000分布式全闪:以刷新世界纪录146%的成绩登顶IO500 10节点榜单,220GB/s单节点带宽、800万IOPS,可为十万卡集群提供数十TB/s访问带宽,是大规模智算集群性能核心。

FlashNexus集中式全闪:在被誉为“存储界奥斯卡”的SPC-1测试中,以3000万IOPS、0.202ms时延,刷新全球记录,性能提升30%,四控紧耦合架构,超2亿IOPS,满足极端性能需求。

分布式混闪S6000:4U74盘位高密设计,空间密度提升70%,兼顾性能与成本,成为EB级存力平台的理想选择。

从自主创新技术到高适配产品矩阵,曙光存储以“存算传紧耦合”架构破解高密算力下的数据吞吐、扩展与协同难题,不仅成为曙光scaleX万卡超集群的核心存力支撑,更彰显了中国存储技术在全球超高密度算力场景中的领先实力。

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原文标题:特写|万卡时代:算得快,更要存得稳

文章出处:【微信号:sugoncn,微信公众号:中科曙光】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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