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AI存储系统级优化从硬件加速到软件协同的全栈方案.docx
资料介绍
AI存储系统级优化：从硬件加速到软件协同的全栈方案
摘要
AI存储的性能优化需要从硬件加速和软件协同两个维度全栈推进。硬件层面，PCIe 6.0 SSD、CXL内存池、存算一体芯片等新技术持续突破；软件层面，智能数据分层、KV Cache管理、RDMA加速等方案不断完善。本文从硬件加速、软件协同与系统级集成等维度，系统分析AI存储系统级优化的全栈方案。
一、硬件加速
· PCIe 6.0 SSD：顺序读取28GB/s，为KV Cache卸载提供高速通道
· CXL内存池：TB级内存扩展，延迟约200ns
· 存算一体芯片：PIM技术，能效提升4至10倍
二、软件协同
· 智能数据分层：基于访问频率自动迁移数据
· KV Cache管理：分层卸载、预取、压缩
· RDMA加速：远程直接内存访问，减少CPU开销
三、系统级集成
江波龙iSA存储智能体、浪潮MantaKV等方案，通过软硬件深度协同，实现存储与计算的高效协同。在AMD平台实机演示中，64GB本地部署流畅稳定运行122B大模型。
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