RDMA的挑战与限制

网络配置复杂度高

需精细调优网络参数(如队列深度、流控策略),对运维团队技术要求高。

兼容性与生态壁垒

InfiniBand与RoCE/iWARP生态割裂,跨技术互通困难。 成本敏感场景的落地难度 专用网卡(如Mellanox ConnectX系列)、无损网络(低丢包率)要求推高成本。

RDMA与国产化存储的结合

绿算技术立足国产存储生态,(如长江存储+联芸主控+DeepSeek平台)中,显著提升存储性能。例如: 全闪存阵列:通过RDMA加速NVMe-oF协议,实现跨节点SSD池化的低延迟访问; AI存储:结合国产主控芯片的QLC大容量SSD,利用RDMA为GPU集群提供高带宽数据供给。

未来展望

当AI算力革命与国产芯片崛起形成历史性交汇,存储技术的进化已超越单一硬件性能的竞争,升维至“计算-网络-存储”协同创新的生态之战。绿算技术以GP5000/GP6000系列为支点,通过RDMA和国产算力深度耦合,正构建一条全自主化的存储底座——在人工智能领域,它让万亿级参数模型的训练效率逼近理论极限;在云数据中心,它使存储的延迟从“毫秒”踏入“微秒”时代;绿算技术这一创新技术,必将像deepSeek的爆发一样,共同带动国产AI生态的全面升级。

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