面向AI大模型数据通路的存储新方案亮相

编辑：欧阳逸尘

图片：郑格致

排版：宋清妍

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随着AI训练与推理任务持续处理超大规模数据集，单个加速器板载显存容量已难以覆盖全部工作集，系统对高速存储访问能力的要求显著提升。在这一背景下，传统以CPU为中心的I/O架构逐渐暴露瓶颈：数据访问过程中，CPU需要负责发起命令、管理请求并控制数据传输，难以高效匹配高并发、低时延的AI负载需求。

即便是在GPUDirect Storage这类更先进的方案中，尽管数据可以在SSD与GPU之间直接传输，控制路径仍由CPU掌握。在大规模AI应用场景下，这意味着CPU依然可能成为系统吞吐与响应效率的限制因素，尤其是在需要处理海量小块数据请求时，这一问题更加突出。

针对上述问题，Wiwynn推出的SCADA平台尝试改变传统架构。该平台于2025年晚些时候首次预览，其核心思路是让GPU能够直接、高效地访问超大规模数据集，并在无需中央处理器介入的情况下，自主发起和控制存储I/O操作及数据路径。

这一设计在传统服务器架构中较难实现。SCADA的差异化之处在于，GPU不再只是计算执行单元，也承担了存储事务发起与调度职责，从而减少CPU在控制面上的参与度，为AI应用提供更直接的数据供给路径。

从硬件形态看，Wiwynn的SCADA服务器是一套符合Nvidia MGX机架规范的系统，采用6RU（6个机架单元）外形，整机最大功耗为9千瓦。系统关键部件均采用液冷方案，以满足高功率密度下的散热需求。

其中，SSD部分通过六个独立冷板模块进行散热，这些冷板被集成到整机液冷回路中，可同时向全部SSD提供冷却液，目标是在高负载下保持各驱动器性能的一致性，降低因温差导致的性能波动。

SCADA服务器的定位并非传统意义上的计算节点，而是面向计算服务器提供高速数据供给。其内部搭载的RTX 6000 Pro GPU在这一架构中更接近“高级存储处理器”的角色：负责代表AI应用发起并处理存储事务，管理数以百万计的小型存储请求，再通过ConnectX-9网卡将数据传递给计算服务器。

需要指出的是，实际的存储功能仍由SSD及其控制器完成。也就是说，SCADA并未改变闪存设备本身的职责分工，而是通过GPU接管控制面与事务编排，提升AI场景下的整体数据流转效率。

从架构视角看，SCADA更适合服务那些需要以极高传输速率持续获取小块数据的AI工作负载。对于训练与推理系统而言，这类访问模式十分常见，尤其是在数据集规模远超本地显存容量时，存储子系统能否稳定、快速地完成高并发请求处理，将直接影响加速器利用率。

因此，SCADA的价值不只体现在带宽层面，更在于通过调整控制路径，减少CPU参与带来的调度开销，使存储系统更接近GPU内存扩展层的工作方式。

整体而言，SCADA可被视为Nvidia“Storage Next”愿景的一部分。该方向汇集了一系列相关技术，目标是让存储系统在AI负载下表现得更像GPU内存的延伸，从而缩小存储与计算之间的效率鸿沟。

对半导体和AI基础设施从业者而言，这类架构变化值得持续关注。随着模型规模增长和数据吞吐需求提升，未来服务器设计竞争的重点，或将不再局限于GPU算力本身，还包括存储、互连与控制路径的协同优化能力。

目前，Wiwynn尚未披露SCADA存储服务器的定价。原因在于，该系统成本受到多种因素共同影响，包括3D NAND闪存、DRAM、SSD价格以及采购规模等。

此外，基于Nvidia Vera平台并配备四块RTX Pro 6000 Blackwell显卡的服务器本身就属于高端配置，整体部署成本预计不会处于低位。对于有意评估该类方案的企业用户而言，后续仍需结合具体应用负载、机房功耗条件与总体拥有成本进行综合判断。

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