NVIDIA开源cuFile API：GPU直连存储加速AI数据路径，存储架构迎来新范式

摘要：在2026年未来存储与内存大会（FMS）上，NVIDIA宣布开源其cuFile API及底层垂直存储软件栈，使GPU能够直接读写存储，实现微秒级数据访问。同时，NVIDIA推出Storage-Next计划与SCADA框架，联合DDN、KIOXIA、Micron等40多家厂商，推动AI存储架构的标准化与创新。Vera CPU在压缩加密流水线上性能提升3.21倍，标志着存储从被动数据仓库转变为主动数据路径的关键环节，为AI工厂和智能体应用提供高效、安全的数据基础设施。

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核心事件

在2026年8月4日于圣克拉拉举行的未来存储与内存大会（FMS）上，NVIDIA宣布了一系列AI存储领域的重大进展，旨在应对AI工作负载对存储基础设施日益增长的需求。其中，最引人注目的是开源cuFile API及其底层垂直存储软件栈，这一举措将彻底改变GPU与存储之间的数据交互方式。

技术亮点

1. cuFile API开源：GPU直连存储

• 直接数据路径：cuFile API允许GPU绕过CPU直接读写存储，利用GPU的海量线程和高带宽内存，实现微秒级的数据访问延迟。
• 开源与协作：NVIDIA将cuFile API托管至GitHub，并邀请Google、Intel、Meta等作为初始维护者，共同推动其跨平台优化。
• 安全基础：cuFile基于Linux安全实践，为AI安全防御提供快速数据访问能力，支持Open Secure AI Alliance等倡议。

2. Vera CPU性能突破

• 性能数据：在两级压缩与加密流水线中，NVIDIA Vera CPU相比x86 CPU提供高达3.21倍的吞吐量提升。
• 意义：这意味着存储平台可以更高效地处理AI数据洪流，减少计算基础设施需求，降低总体拥有成本。

3. Storage-Next计划与SCADA框架

• Storage-Next：NVIDIA联合DDN、KIOXIA、Micron等40多家存储与闪存厂商，共同制定GPU驱动存储的行业标准，确保互操作性。
• SCADA：即“扩展加速数据访问”框架，允许GPU仅拉取应用所需的数据，直接进入高速内存，避免不必要的数据传输。DDN已将其集成到Infinia平台中。

行业影响

• 存储角色转变：存储从被动数据仓库转变为主动数据路径的一部分，重新定义了内存与存储之间的经济权衡，访问延迟从分钟级降至微秒级。
• AI工厂效率：通过加速数据访问，AI工厂能够更快地产生准确、可落地的洞察，提升整体生产力。
• 生态协作：开源与标准化举措促进了整个存储生态系统的协同创新，为开发者提供了更灵活、高效的解决方案。

开发者建议

• 采用cuFile：开发者应评估将cuFile集成到现有数据管道中，以利用GPU直连存储带来的性能提升。
• 关注Storage-Next标准：存储厂商和开发者应关注Storage-Next的进展，确保产品与未来标准兼容。
• 安全优先：在追求速度的同时，务必遵循SCADA的安全模型，确保数据访问的隔离与保护。

出处

本文基于NVIDIA官方博客文章《As AI Increases Demands on Memory, Storage Steps Up》整理，原文发布于2026年8月4日，链接：https://blogs.nvidia.com/blog/ai-storage-fms/

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主题标签： #NVIDIA #cuFile #AI存储 #GPU直连 #开源