LUISUAN_TECH的博客

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；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。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。RDMA与国产化存储的结合。

特点：专用网络架构，物理层与协议层深度优化，性能最强（延迟<1μs，带宽达400Gbps）。提升存储池化（如Ceph、NVMe-oF）、分布式数据库（如TiDB）的I/O性能。加速大规模GPU集群间的参数同步（如AllReduce操作），缩短模型训练时间。特点：基于以太网实现RDMA，分RoCEv1（链路层）和RoCEv2（网络层）。优势：兼容现有以太网基础设施，支持大规模部署（需PFC/ECN等流控机制）。用于超算中心、科学模拟等场景，加速节点间数据交换（如MPI通信）。未完待续......

RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）是一种高性能网络通信技术，它允许计算机直接访问另一台计算机的内存，而无需通过操作系统内核或CPU的介入。提升存储池化（如Ceph、NVMe-oF）、分布式数据库（如TiDB）的I/O性能。绕过操作系统内核协议栈，直接在用户空间完成数据传输，降低延迟（通常可达微秒级）。加速大规模GPU集群间的参数同步（如AllReduce操作），缩短模型训练时间。为载体，通过深度整合RDMA（远程直接内存访问）技术，实现了革新性突破。