人工智慧（AI）需求急遽激增，帶動對超大型資料集與情境窗口的需求，其規模已徹底突破傳統系統記憶體的容量極限。在最新登場的未來記憶體與儲存（FMS）大會上，NVIDIA發表多項前瞻儲存技術進展，強調AI的下一波躍進不僅仰賴運算能力本身，更取決於能否打造高效且安全的儲存基礎架構。隨著AI代理消耗大量資料，GPU現在已能夠直接發出儲存請求並產生數千項並行作業，使傳統儲存系統在資料加密、壓縮與驗證上面臨嚴重瓶頸。NVIDIA基準測試顯示，作為NVIDIA Vera BlueField-4 STX一部分的Vera CPU，在兩階段壓縮與加密管道中的輸送量最高可達x86 CPU的3.21倍，能大幅減少所需運算基礎架構，讓儲存裝置從被動保存轉化為資料路徑中的主動加速環節。
為徹底打破記憶體不足的藩籬，NVIDIA正式宣布開源其cuFile應用程式介面（API）及下層垂直整合的儲存軟體堆疊，讓GPU不再需要透過CPU轉接，即可直接讀寫儲存裝置中的資料。作為NVIDIA GPUDirect Storage的開源套件，cuFile能運用數十萬個GPU執行緒與高頻寬記憶體，使系統在微秒尺度內安全存取資料。此項開放技術將由Google、Intel、NVIDIA與Meta共同擔任首批維護者，建立統一且以安全為優先的儲存堆疊。此外，NVIDIA與美光（Micron）、KIOXIA及DDN等超過40家產業龍頭推動Storage-Next計畫，並推出SCADA規模化加速資料存取框架，讓GPU僅將應用程式所需的資料直接讀取至自身高速記憶體，顯著消除大規模AI資料集的存取瓶頸。
除了軟體堆疊與架構突破，Storage-Next與SCADA框架也進一步深化了NVIDIA在硬體設備上的布局，包含由Vera Rubin平台、Vera BlueField-4儲存處理器與Spectrum-X乙太網路技術驅動的Vera BlueField-4 STX模組化機架級平台，以及專為長情境與代理型AI推論打造的CMX情境記憶儲存平台。法人表示，NVIDIA透過開源與跨產業合作，將GPU直接存取儲存裝置的技術標準化，徹底重塑了從記憶體、控制晶片到儲存模組的生態系。
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