NVIDIA 的 RDMA 技术通过兼容 S3 的解决方案增强 AI 存储
realtime news Nov 14, 2025 12:20
NVIDIA 的 RDMA 技术通过增强兼容 S3 的存储解决方案，提高了 AI 存储效率，为 AI 工作负载提供了更高的吞吐量和更低的延迟。
作为 AI 存储解决方案的重大进展，NVIDIA 推出了其针对兼容 S3 存储的 RDMA（远程直接内存访问）技术。据 NVIDIA 官方博客的报告称，这一创新将提升 AI 工作负载的性能和效率。
变革 AI 工作负载
随着 AI 需求的持续增长，需要可扩展且具有成本效益的存储解决方案至关重要。到 2028 年，企业预计每年将生成近 400 泽字节的数据。由于音频、视频和图像等非结构化数据占据主导地位，这一增长呼唤着创新的存储解决方案。NVIDIA 的 RDMA 技术通过加速基于 S3-API 的存储协议，专为 AI 数据进行了优化，以应对这些挑战。
RDMA 对兼容 S3 存储的优势
针对兼容 S3 存储的 RDMA 比传统存储方法提供了多重优势。它提供了更高的每 TB 吞吐量、降低的延迟和更低的成本，使其成为 AI 应用的有吸引力的选择。此外，它还提供：
- 成本效率：减少的存储成本可以加快项目的审批和实施。
- 便携性：AI 工作负载可以在本地和云环境之间无缝运行，使用通用存储 API。
- 性能增强：更快的数据访问有利于 AI 训练、向量数据库和 AI 推理的键值缓存存储。
- 减少 CPU 使用：RDMA 从主机 CPU 卸载数据传输，释放资源用于 AI 处理。
行业采用与合作
NVIDIA 正与行业领导者合作，标准化和采用兼容 S3 存储的 RDMA 技术。Cloudian、Dell Technologies 和 HPE 等公司正在将这一技术整合到其高性能存储产品中。Cloudian 的 HyperStore、Dell 的 ObjectScale 和 HPE 的 Alletra Storage MP X10000 是从 RDMA 增强中获益的解决方案之一。
根据 Cloudian 的首席营销官 Jon Toor 的说法，与 NVIDIA 的标准化努力将为基于 S3 的应用带来扩展性和性能的提升。同样，来自 Dell Technologies 的 Rajesh Rajaraman 强调了 RDMA 为他们的 ObjectScale 存储解决方案带来的无与伦比的可扩展性和性能。HPE 的 Jim O'Dorisio 也强调了将 RDMA 技术整合到其存储产品中所带来的延迟减少和成本效益。
NVIDIA 的 RDMA 库最初将向精选合作伙伴开放，预计将在一月通过 NVIDIA CUDA 工具包进行更广泛的发布。随着技术的推进，NVIDIA 的对象存储认证将进一步促进 RDMA 解决方案在整个行业的整合。
欲了解更多信息，请访问NVIDIA 博客。
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