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：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

无论是千亿参数规模的预训练模型，还是多模态场景下的复杂推理任务，其背后都需要海量数据与高强度计算资源的支撑。然而，在关注算力（如GPU/TPU集群）与算法的同时，存储系统的性能往往成为决定训练效率与成本的关键瓶颈。分布式预处理流水线：数据标注、分词、特征提取等任务需要高并发读写，全闪存储的高IOPS（每秒输入输出操作数）与低延迟可显著加速分布式框架（如Spark、Dask）的任务调度。分布式训练的

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

在大模型分布式训练中，跨设备（如多GPU或多服务器）的梯度同步（AllReduce操作）和数据分发（如Scatter、Broadcast）会产生显著的通信开销。在混合并行策略中，轻舟系列FPGA加速卡可承担部分模型并行层的计算任务（如Transformer中的注意力机制），或处理数据并行中的局部梯度计算，从而分担GPU的计算压力，实现算力资源的动态调配。未来，随着FPGA与AI框架的深度集成，其在

数字科技蓬勃发展，芯片作为现代电子设备的核心驱动力，正以其多样化的类型和独特的功能，塑造着我们生活中的每一个角落。从智能手机的高效运作，到超级计算机的超强算力，芯片无处不在，默默推动着科技的进步与革新。今天，就让我们一同走进芯片的世界，揭开那些鲜为人知却至关重要的芯片类型，感受它们背后的科技魅力。通信芯片负责数据的传输和接收，是连接数字世界的桥梁。：集成了处理器、存储器和输入输出接口等功能，MCU

2025年中国国际服务贸易交易会数字经济发展论坛9月14日在京举办，聚焦"激发数字经济新动能"主题。绿算技术作为创新企业深度参与，分享存算分离架构技术突破，并斩获"先进企业奖"和"优秀产品奖"两项殊荣。论坛汇聚政产学研各方，共议数字经济前沿趋势与创新发展。

广东绿算技术与北京清智图灵完成产品兼容性互认证，绿算全闪存储设备与清智图灵算力卡通过测试，满足高性能计算需求。清智图灵专注于AI算力解决方案，绿算技术聚焦数据应用服务。此次合作将推动双方在智能计算领域的深度协同，共同助力数字经济发展。

GroundPool独创共享式缓存池，多个算力设备共用同一批模型缓存，切换模型像“秒切PPT”一样快！通过优化缓存机制，让模型加载速度起飞，延迟降低50%+！它真的能有效提升DeepSeek大模型的性能，尤其是在模型部署后不再更换的场景下，效果简直不要太明显！无论你是想压榨单设备性能，还是玩转算力超卖，它都能让硬盘缓存从短板变长板！🌟 技术党们快冲，实测真的香！模型共享黑科技 多个GPU/算力卡

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