隨著人工智能技術的蓬勃發展，尤其是生成式AI技術的日新月異，數據存儲領域正經歷著一場前所未有的變革。這一變革的核心，在于對存儲性能要求的不斷提升，以滿足AI模型訓練和推理過程中對數據處理速度和效率的高標準。
在AI模型的復雜度日益增加的背景下，存儲系統面臨著前所未有的挑戰。多模態時代的到來，使得模型參數和計算復雜度呈現指數級增長，對存儲帶寬、容量和計算性能的需求也隨之攀升。隨著模型規模和訓練精度的提高，Checkpoint的體積不斷增大，對存儲吞吐量的要求愈發嚴格。一旦存儲性能無法匹配模型的復雜度，AI訓練鏈條就會遭遇“存儲瓶頸”，從而影響模型迭代的效率。
而在模型推理環節，更大的數據量、更復雜的模型以及更長的上下文窗口，雖然能夠顯著提升AI的效能，但也對存儲系統提出了更高要求。推理過程需要應對大量并發請求，對響應時間有著極高的要求。同時，AI模型的頻繁更新和快速部署需求也在不斷增加，使得存儲系統必須具備低延遲和高吞吐量的能力，以滿足日益增長的應用需求。
與此同時，算力資源的緊缺問題也日益凸顯。AI技術的發展推動了算力需求的急劇增長，GPU等算力資源供需矛盾突出。模型參數和復雜度的提升，使得模型訓練所需的GPU算力不斷增加，但目前的基礎設施在算力資源的可用性和優化方面仍存在諸多挑戰。頻繁的Checkpoint數據寫入和斷點續訓導致算力資源閑置，算力集群的利用率偏低，增加了訓練時間和計算成本。
在這一背景下，存儲性能的升級成為了提升GPU利用率的關鍵之一。通過提升數據加載效率、加快斷點續訓速度，可以顯著減少訓練過程中的等待時間，提升算力資源的使用效率。焱融科技作為國內專注于AI存儲領域的領先存儲解決方案提供商，針對這一需求，推出了搭載4張NVIDIA 400Gbps NDR InfiniBand網卡的存儲方案。
該方案依托于焱融追光全閃存儲一體機F9000X，通過公司自主研發的Multi-Channel多網卡聚合技術，提供1.6Tb/s網絡帶寬接入能力，完美適配PCIe 5.0 NVMe閃存，大幅提升數據訪問速度和處理效率。實測數據顯示，采用4張InfiniBand 400Gbps網卡的焱融全閃F9000X存儲方案，3節點存儲集群的帶寬性能達到了480GBps，相較于2卡方案性能提升了近80%，相比市場同類產品性能提升3倍；同時，其IOPS性能也達到了750萬，保持業界領先水平。
這一突破性方案不僅大幅提升了性能，還有效降低了企業的總擁有成本。據測算，每GB/s的成本減少了75%，每IOPS的成本降低了30%。這一成本優勢使得企業在享受高性能存儲帶來的業務效率和競爭力提升的同時，還能夠有效降低總體擁有成本，是大規模AI計算場景下的理想全閃存儲解決方案。
焱融科技在AI高性能存儲領域的領先地位再次得到了彰顯。繼在國際權威AI測評舞臺MLPerf Storage中嶄露頭角后，焱融全閃F9000X再次實現性能飛躍，為行業樹立了新的標桿。這一成就不僅得益于焱融科技在AI存儲技術創新方面的深耕細作，更得益于其對AI技術發展趨勢的敏銳洞察和精準把握。
隨著AI技術的不斷發展，焱融科技將繼續致力于AI存儲技術的創新，持續提供領先的AI存儲產品，為AI大模型、智算中心、自動駕駛、生信分析、金融量化等領域提供更強大的數據存儲基座，推動這些領域的持續發展和創新。同時，焱融科技也將積極應對未來可能出現的挑戰，不斷提升自身的技術實力和創新能力，為AI技術的進一步發展貢獻力量。
