CMX G3.5 存储平台为文生视频业务提供了全新的加速路径——它不是简单"更快的硬盘"，而是专为 AI 推理 KV 缓存设计的、深度整合到计算和网络体系中的智能上下文内存平台。它不再试图替代传统存储，而是作为一个“上下文内存池”，填补了GPU HBM（G1）和传统共享存储（G4）之间的鸿沟。收益：并发能力提升2.5-4.0倍，GPU利用率从30-40%飙升至75-90%，KV存储需求节省50-7

本分析从核心架构原理出发，逐层穿透至具体业务场景，对比两种方案在延迟模型、数据路径、GPU协同等维度的本质差异，为英伟达万卡集群（的存储选型提供决策依据。GPU→CUDA API→内核NVMe/RDMA驱动→VFS层→客户端→网络传输→服务端→本地文件系统→块I/O调度器→NVMe驱动→ SSD。需包含：GPU发起请求→CUDA驱动→RDMA发送→网络传输→DPU处理→NVMe访问→返回，实际应为

本分析从核心架构原理出发，逐层穿透至具体业务场景，对比两种方案在延迟模型、数据路径、GPU协同等维度的本质差异，为英伟达万卡集群（的存储选型提供决策依据。GPU→CUDA API→内核NVMe/RDMA驱动→VFS层→客户端→网络传输→服务端→本地文件系统→块I/O调度器→NVMe驱动→ SSD。需包含：GPU发起请求→CUDA驱动→RDMA发送→网络传输→DPU处理→NVMe访问→返回，实际应为

RTX Spark超级芯片正式发布——1 PetaFLOP算力、128GB统一内存、可本地运行1200亿参数大模型，宏碁、华硕、戴尔、惠普、联想、微软、微星七大厂商将于今秋推出首批机型。但对于真正搞AI开发的工程师和研究者来说，他们手里的“心头好”并不是RTX Spark，而是 NVIDIA DGX Spark——搭载GB10超级芯片的桌面级AI超算，拥有同等1 PetaFLOP算力，但软件栈更完

NPU作为AI计算的专用引擎，正在改变人工智能技术的实现方式。它通过硬件加速和算法优化，显著提升了神经网络的计算效率。随着AI技术的不断发展，NPU技术也在快速演进。你对NPU的哪些功能或技术最感兴趣？欢迎在评论区留言讨论！下期我们一起学习MCU！

摘要：绿算技术推出"擎翼"智能存储卸载解决方案，突破AI计算中的存储瓶颈。该方案针对大模型推理场景中的KVCache存储问题，通过全硬件加速实现10微秒级延迟，相比传统方案提升40%以上性能。核心技术包括7项专项优化：硬件级QoS隔离、智能预取、GPU直连存储等，单卡支持489万IOPS和21.8GB/s带宽。典型功耗仅9.3W，可扩展单机存储至数十TB，使千亿参数模型部署成本

摘要：广东省绿算技术、美国Chelsio和苏州紫山龙霖签署战略合作协议，共同构建AI算力基础设施技术底座。三方将整合存储硬件、DPU芯片和全局数据平台技术优势，聚焦智能存储架构、边缘计算解决方案及行业标准化建设，重点布局智算中心、智能制造和金融智算三大场景。此次合作将打通"芯片+硬件+系统"全技术栈，解决行业算力瓶颈问题，推动智算产业升级发展。（149字）

摘要： 人工智能发展依赖算力跃升，华为昇腾以高密互联与开放生态成为中国AI算力核心。然而，存算耦合架构导致数据I/O瓶颈，拉低算力效率。华为联合绿算构建"Cache双塔"方案，通过NVMe-oF协议实现冷热数据分层与模型按需加载，缩短训练启动时间，提升GPU/昇腾利用率。昇腾AI芯片与分布式存储形成"算存双环"，支持千卡训练高效回写，结合CANN软硬协同优化

摘要：广东省绿算技术有限公司基于华为昇腾AI大模型推出高性能全闪硬盘缓存设备，有效提升AI训练与推理场景的数据处理效率。该设备通过极速数据加载和KVCache分布式管理，显著减少算力闲置，降低延迟，实现算力资源优化。作为IT基础设施解决方案供应商，绿算技术与华为深化合作，共同推动人工智能领域发展，为客户提供高效稳定的计算服务，助力中国AI产业进步。（149字）

杭州绿算公司主办的"企业协同创新与赋能新时尚沙龙"在上城区成功举办。活动汇聚政企学研多方代表，围绕AI赋能产业展开深入探讨。专家们从全球化布局、算力基建、硬件加速等维度分享前沿技术，主办方重点介绍了突破显存限制的创新方案。活动搭建了产学研合作平台，推动AI技术与产业深度融合，助力企业数字化转型。