北京
AI 应用对数据的吞吐越来越“贪婪”，一场存储链路的变革正在发生。2026 年 8 月 4 日，英伟达在“未来内存与存储”大会上宣布，正式开源其 cuFile 垂直数据存储栈的应用程序编程接口（API），将 GPU 直接访问高速存储的延迟压到了毫秒级别。同一场合，英伟达还发起了一项名为 Storage-Next 的行业倡议，拉拢 40 家存储与闪存头部企业，共同推动面向 GPU 驱动的下一代存储方案。
cuFile 并非凭空出世。它早在 2021 年 7 月就随 CUDA 工具包 11.4 正式发布，作为 GPUDirect Storage 软件的核心组件，承担起本地分布式存储与 GPU 显存之间的高速直连通道。在此之前，数据要从 SSD 进 GPU，必须经过 CPU 和系统主内存的中转，每一步都是时延和带宽的折损。cuFile 的意义在于砍掉“中间商”——借助直接内存访问（Direct Memory Access，DMA）机制，数据可以从 NVMe 固态硬盘等存储设备直接推送到 GPU 显存，绕过 CPU 和主内存的路径，极大缩短了数据就位的时间。
这种直连架构，直接击中了大规模 AI 训练和推理的痛点：GPU 饥饿（GPU starvation）循环。在分布式 GPU 阵列中，当某个或某几个 GPU 因数据喂不饱而闲置等待时，整组芯片的利用率就会被拖垮。cuFile 提供的低延迟、高带宽数据高速公路，让 GPU 能够近乎实时地刷新显存，从而持续高速运转。英伟达在发布会上强调，cuFile API 能够实现从存储到 GPU 的安全毫秒级访问。这里的“毫秒级”意味着，哪怕面对检索增强生成（RAG）或具备行动能力的 AI 智能体（agentic AI）所需的巨型数据集，也能以令人咋舌的速度完成数据同步。
开源这一动作，相当于把这条“高速公路”的图纸交给了产业界。从此，存储厂商、控制器厂商、散热设计、机架编排等各环节都能围绕 cuFile 原生构建方案，而无需在封闭黑盒里摸索。英伟达同步推出的 Storage-Next 倡议正是为此配套：DataDirect Networks、铠侠、美光等 40 家知名的存储与闪存供应商，将共同投身于新一代 AI 存储技术的研发。他们将在 SCADA——也就是“规模化加速数据访问”（Scaled Accelerated Data Access）——的框架下，为大规模并行 GPU 提供极高的带宽和极低的延迟保障。这套 SCADA 解决方案，既支撑同时调用海量数据的现代 AI 训练，也适配那些以“思考”速度快速抓取数据的超大混合专家模型（mixture-of-experts）推理场景。
将 cuFile 开源，等于把英伟达在 GPU 直连存储领域打磨多年的能力推向公共赛道。这既降低了 GPU 与高速存储之间“最后一厘米”的接入门槛，也可能重新划定了 AI 基础设施优化的起跑线。当数据通路不再被 CPU 钳制，当毫秒级延迟成为标配，下一波让 GPU“吃饱”的工程竞赛，或许才刚刚开始。
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