英伟达正致力于通过开源其 cuFile API 及软件栈，加速 AI 存储与内存系统的访问效率。与此同时，该公司还发起了一项汇聚逾 40 家厂商的新联盟，旨在推动 GPU 驱动存储领域的标准化进程。
在本周举办的"存储与内存未来"（FMS）大会上，英伟达宣布将开源其 cuFile API 及其底层垂直存储软件栈。该技术允许 GPU（而非仅 CPU）直接对存储设备进行读写操作。cuFile 是英伟达 GPUDirect Storage（GDS）平台下的一个软件库，相关 API 将在加速 IO 特别兴趣组（xio-sig）框架下持续开发——这是一个专注于为高性能、低延迟 I/O 制定开放标准的行业联盟。
英伟达存储技术副总裁 Jason Hardy 表示，此举旨在推动 AI 存储行业更广泛的技术采用与互操作性，使 cuFile 成为面向 AI 原生存储的开放基础，而非英伟达的专有接口。
随着 GPU 性能的不断提升，存储系统正日益成为整体系统的性能瓶颈，大量 GPU 的数据处理速度已远超许多存储系统的数据供给能力。cuFile 的设计初衷，正是为了提升存储吞吐量、降低延迟、提高 GPU 利用率，并加速 AI 训练与推理工作负载。Hardy 在其博客中写道："借助数十万个 GPU 线程、高带宽内存及其他技术手段，cuFile 能够在微秒级别内安全地从存储中访问数据。此外，快速、安全的数据与存储访问，也是支撑主动与被动网络安全防御措施的基础要素。将 cuFile 开放共享，有助于以 AI 驱动的防御体系所需的速度访问安全上下文、数据与存储资源，从而支持'开放安全 AI 联盟'等相关倡议。"
xio-sig 平台已成为开放贡献 API 的新家园，谷歌、英特尔、英伟达和 Meta 是首批贡献者。Hardy 指出，该平台上的 API 可针对不同软硬件平台进行优化，为开发者和企业带来更高的创新能力与运营效率。
英伟达还宣布，将主导一项名为"Storage-Next"的存储与内存行业新倡议。该倡议将汇聚逾 40 家存储厂商、控制器供应商、散热设计方、冷却与编排运营商及标准化组织，共同探讨 GPU 驱动存储的行为规范，并将相关技术成果转化为可互操作的开放行业标准。DDN、铠侠（Kioxa）和美光（Micron）均将参与其中，各自为 AI 存储技术作出贡献。
Hardy 表示："该倡议的核心在于实现对大规模 AI 数据集的加速数据访问。为此，英伟达提出了规模化加速数据访问框架（SCADA）——该框架允许大规模并行 GPU 直接从存储中仅提取应用所需的数据，并加载至其高速内存中。"
以存储厂商 DDN 为例，该公司正将 SCADA 集成至其软件定义 AI 原生数据智能平台 Infinia。DDN 首席技术官 Sven Oehme 表示："与英伟达的合作正在帮助我们在 GPU 与数据之间建立更直接、高效的连接，从而保持加速计算资源的高效运转，缩短洞察获取时间，并使客户从 AI 投资中获得更强劲的业务与财务回报。"
Hardy 还补充道，Storage-Next 与 SCADA 是英伟达长期深耕 AI 存储基础设施工作的延伸，其中包括英伟达 Vera BlueField-4 STX——这是一款以英伟达 Vera Rubin 平台、Vera BlueField-4 存储处理器及 Spectrum-X 以太网为基础构建的模块化机架级系统。英伟达 STX 将 Vera、Rubin、BlueField-4 及 Spectrum-X 以太网技术整合为一体，为客户升级传统存储系统提供了清晰的技术蓝图，也是英伟达推动存储业务发展的核心驱动力。
Q&A
Q1：英伟达开源 cuFile API 的目的是什么？
A：英伟达开源 cuFile API 及其底层软件栈，主要是为了推动 AI 存储行业更广泛的技术采用与互操作性。cuFile 原本是英伟达 GPUDirect Storage 平台的专有组件，开源后将成为 AI 原生存储的开放基础，允许更多开发者和厂商在不同硬件和软件平台上进行优化和创新，同时也有助于以 AI 所需的速度支撑网络安全防御体系的数据访问需求。
Q2：Storage-Next 倡议具体要做什么？
A：Storage-Next 是由英伟达主导的存储与内存行业新倡议，将汇聚逾 40 家企业和机构，包括存储厂商、控制器供应商、散热设计方、冷却与编排运营商及标准化组织。其核心目标是统一 GPU 驱动存储的行为规范，并将技术成果转化为可互操作的开放行业标准。DDN、铠侠和美光均已加入，共同推进 AI 存储技术的标准化发展。
Q3：SCADA 框架是什么？它如何提升 AI 存储性能？
A：SCADA 即"规模化加速数据访问"框架，是英伟达为支持 Storage-Next 倡议推出的技术方案。它允许大规模并行 GPU 直接从存储中提取应用所需的特定数据，并加载至 GPU 高速内存，从而避免不必要的数据传输，降低延迟，提升 GPU 利用率。DDN 已将 SCADA 集成至其 AI 原生数据平台 Infinia，以实现 GPU 与数据之间更高效的直连。
