CLOUD & INFRA

NVIDIA เปิดซอร์ส cuFile API และผลักดันมาตรฐาน Storage-Next เพื่อเร่งความเร็ว AI Storage

NVIDIA Blog04 Aug 2026
1 min read
Key Takeaways
  • การเปิดซอร์ส cuFile API และมาตรฐาน Storage-Next จะช่วยทลายคอขวดระหว่าง GPU
  • Storage ทำให้ระบบ AI ทำงานได้เร็วขึ้นในระดับไมโครวินาที

ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ

เมื่อ AI Agent มีความต้องการข้อมูลมหาศาล ระบบ Storage แบบเดิมกลายเป็นคอขวด การเปลี่ยน Storage ให้เป็นส่วนหนึ่งของเส้นทางข้อมูลที่ GPU เข้าถึงได้โดยตรงจึงเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของประสิทธิภาพ AI Infrastructure

ภายในงาน Future of Memory and Storage (FMS) NVIDIA ได้ประกาศความก้าวหน้าสำคัญด้านโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บข้อมูล โดยการเปิดซอร์ส cuFile API ซึ่งช่วยให้ GPU สามารถอ่านและเขียนข้อมูลจาก Storage ได้โดยตรงโดยไม่ต้องผ่าน CPU ช่วยลดคอขวดและเพิ่มความเร็วในการเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับ AI

นอกจากนี้ NVIDIA ยังได้ริเริ่มโครงการ Storage-Next ร่วมกับผู้ผลิตชั้นนำกว่า 40 ราย เช่น Micron และ KIOXIA เพื่อสร้างมาตรฐานอุตสาหกรรมใหม่ที่รองรับการทำงานของ GPU-driven storage โดยเน้นที่การทำงานร่วมกันได้และความปลอดภัย รวมถึงการนำเสนอเฟรมเวิร์ก SCADA ที่ช่วยให้การเข้าถึงข้อมูลแบบขนานปริมาณมากทำได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสูงสุด

สรุปประเด็นหลัก

เปิดซอร์ส cuFile API เพื่อให้ GPU เข้าถึง Storage ได้โดยตรง (GPUDirect Storage)

เปิดตัวโครงการ Storage-Next ร่วมกับพันธมิตร 40 รายเพื่อสร้างมาตรฐานใหม่

เฟรมเวิร์ก SCADA ช่วยให้ GPU ดึงข้อมูลได้รวดเร็วและปลอดภัยระดับ Rack-scale

นวัตกรรมและเทคโนโลยี

infrastructure

cuFile APIs Open Source

การเปิดซอร์สซอฟต์แวร์สแต็กที่ช่วยให้ GPU สามารถเข้าถึงที่เก็บข้อมูลได้โดยตรง ลดภาระของ CPU

developer tools

SCADA Framework

เฟรมเวิร์กสำหรับการดึงข้อมูลจาก Storage เข้าสู่ High-speed memory ของ GPU แบบขนานและปลอดภัย

Developer Impact
วิศวกรโครงสร้างพื้นฐานและนักพัฒนา AI สามารถสร้างระบบที่รองรับ Dataset ขนาดใหญ่ได้ดีขึ้น โดยลด Latency ในการดึงข้อมูลและเพิ่มปริมาณ Throughput ของระบบโดยรวม
Keywords
#ai storage #nvidia #open source #gpudirect #scada
Original Source

อ่านข้อมูลเพิ่มเติมจากแหล่งข่าวหลัก

NVIDIA Blog