英特尔与忆联联合发布企业级存储方案，加速AI训练推理效率

AI大模型时代的存储挑战，相信大家已经感受颇深。数据量呈现指数级增长，加之存算分离架构的广泛采用，对存储系统的性能、带宽和延迟提出了极为严苛的要求。正是在这样的背景下，英特尔与忆联在既有合作基础上，进一步深化协同创新，推出了一份重磅成果——基于RDMA与NVMe硬件技术，结合SPDK高性能存储服务的企业级网络存储解决方案白皮书。这份白皮书的核心思路非常清晰：充分释放至强®6处理器与忆联UH812a企业级SSD的性能潜力，以应对AI训练与推理场景下的高吞吐、高带宽及极低延迟挑战。

RDMA和NVMe，这两项技术大家应该不陌生。它们可以说是打造AI时代高性能存算分离架构的两大基石，通过突破传统I/O瓶颈，从根本上提升AI训练与推理的整体效率。

具体来看，RDMA能够实现微秒级的超低延迟传输，这意味着GPU和CPU不会因为等待数据而闲置。另一方面，AI训练需要处理EB级别的非结构化数据，单块PCIe Gen5 NVMe SSD即可提供14GB/s以上的顺序读取带宽，配合RDMA网络的多节点并发读写能力，TB/s级别的连续读写需求也能轻松应对。更关键的是，AI任务常常需要并行处理多种数据，NVMe提供了统一的低延迟、高并发访问层，而RDMA则保障了跨节点的数据一致性，让混合架构的衔接变得非常顺畅。当然，这些硬件的潜力要全部发挥出来，还需要软件层面的深度配合。SPDK等优化软件技术就像一位高效的调度员，能充分释放CPU、企业级SSD以及RDMA网卡的性能，实现系统整体的效能最大化。

这里需要特别提一下忆联UH812a PCIe 5.0企业级固态硬盘。它采用自研主控，支持NVMe 2.0协议和双端口设计，顺序读写速度高达14900/10500 MB/s，4K随机读写性能达到3500K/1000K IOPS。更值得一提的是独创的LDPC+DSP算法引擎，可将闪存寿命提升5倍。同时，通过动态功耗调节技术，实现了全场景能效优化，顺序读最大运行功耗控制在18W以内，待机功耗≤5W。这意味着，无论是AI训练还是金融交易这类对时延和功耗都极其敏感的场景，它都能表现优异。此外，通过英特尔BKC认证及中子辐照测试，MTBF超过250万小时，年失效率低于0.35%，在严苛环境下的稳定性相当可靠。

（企业存储产品线总裁 蒋毅，深圳忆联信息系统有限公司）

忆联PCIe Gen5企业级SSD：性能与可靠性的双重突破

作为忆联旗下首款PCIe Gen5企业级SSD，UH812a/UH832a系列从一开始就是为数据中心混合业务、云计算以及AI等高负载应用场景量身打造的。它的目标是用高带宽、低延迟的存储解决方案，为各行各业的数字化转型提供坚实的底层支撑。

在性能方面，相较于上一代产品UH811a/UH831a，UH812a/UH832a的数据吞吐效率直接翻倍，顺序读写带宽高达14900 MB/s，随机读写性能更是达到了3500K IOPS。对于AI训练和推理这类任务而言，这无疑是强有力的性能保障。容量方面，UH812a/UH832a提供了从1.6TB到15.36TB的多种选择，可以满足大规模数据中心混合业务及云端海量存储的需求，也为不同业务场景提供了灵活的弹性扩展空间。

另一个值得关注的点是时延优化。忆联通过在主控芯片与NAND介质上的技术创新，将UH812a/UH832a的读写延迟降低至55 / 6 μs，整盘时延相比上一代下降了约30%。这个优势在数据密集型应用中表现得尤为突出，不仅能缩短AI训练与推理的时间，更能提升整个AI系统与应用的整体运行效率。

（英特尔中国数据中心和人工智能集团，生态业务拓展总监 徐冉）

企业级网络存储：从理论到实践的最佳配置

接下来，我们看一个具体的实践配置。以典型的2路至强®6处理器服务器为例，搭配16块7.68TB的PCIe Gen5 NVMe SSD和4块200GbE RDMA网卡，在高性能计算节点侧，性能输出相当可观。

这套方案之所以能成为“最佳实践”，得益于几个关键因素的协同作用：

• 至强®6处理器的硬件提升，以及硬件平台、SSD和内存的优化配置。
• 忆联UH812a PCIe 5.0 SSD本身带来的性能提升。
• BIOS等固件的**优化设置**。
• 英特尔® E810 200GbE RDMA网卡的**网络能力**。
• SPDK驱动和RDMA存储服务的**软件层面优化**。

最终，这套方案带来的收益也很明确：全面满足AI等各类智算任务对高性能、高扩展存储的需求。同时，通过软硬件资源的深度协同与优化，可以最大程度地释放整个存储平台的性能潜力。

可以预见，未来忆联与英特尔将持续深化合作，围绕AI等前沿领域探索更多的存储最佳实践。对于企业用户而言，这意味着可以获得更稳定、可靠且高性能的存储解决方案，在复杂场景中实现高效部署，充分释放数据潜能，驱动业务的创新与增长。