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AI存储“黑科技”登场：从显存到闪存，企业成本如何骤降九成？

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AI存储“黑科技”登场：从显存到闪存，企业成本如何骤降九成？

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AI存储“黑科技”登场：从显存到闪存，企业成本如何骤降九成？
“跑一个70B大模型 ， 先得准备800万元买显卡？”——这不是段子 ， 是多数企业AI本地化立项书的第一行数字 。
人工智能正以前所未有的深度与广度重塑千行百业 ， 然而当企业投身于AI本地化部署时 ， 两大根本性瓶颈横亘眼前：一是数据“供不上、存不下”的困局；二是在动辄数百GB的AI模型面前 ， GPU“寸土寸金”的显存墙 。
当“显存墙”越砌越高 ， 产业界的梯子却分出两条截然不同的搭法 。 一条是“算力派”的直梯——把高端GPU像积木一样继续往上码 ， 用更多的H100、A800去换“寸土寸金”的显存空间；另一条是“系统派”的折叠梯——在存算之间插入一层“弹性夹层” ， 把冷数据、温数据、热数据按温度梯度逐层腾挪 ， 用软件定义和异构硬件去挤出额外的容量与带宽 。
国外已有微软DeepSpeed、AMD Infinity Cache探路 ， 国产阵营里 ， 铨兴科技把这套“夹层”思路拆成两半：先用122 TB QLC eSSD等产品搭起“高性能eSSD矩阵” ， 把PB级模型权重稳稳落在闪存里；再用“添翼本地AI超显存融合方案”把FPGA控制器引入PCIe通道 ， 在微秒级完成数据搬运 ， 仅把当前最活跃的激活张量留在GPU显存——单机即可释放20倍等效显存空间 ， 成本锐减90% ， 无需额外购置旗舰卡 。
铨兴科技全场景eSSD矩阵
铸造AI的坚实数据底座
AI工作流的效率 ， 本质上是数据流动的效率 。 从数据准备、模型训练到推理应用 ， 每个环节对存储的要求都截然不同 。 单一的存储方案无法实现最优的成本效益 。 铨兴科技的策略是提供一套层次清晰、精准匹配应用场景的eSSD产品矩阵 ， 确保每一分投入都用在刀刃上 。
01
QLC 122TB单盘 ， 拓宽推理仓库的容量边界
当AI模型进入推理（Inference）与检索增强生成（RAG）的应用阶段时 ， 存储的核心矛盾便从“混合读写”转向了“读取密集型”负载 。

铨兴科技的高密度QLC eSSD系列 ， 正是应对这一场景的“容量巨兽”和成本效益优化器 。 它基于PCIe5.0接口 ， 具备14000MB/s的顶级顺序读取速度和超过300万的随机读取IOPS ， 确保了AI应用在面对海量并发请求时 ， 依然能提供低延迟的瞬时响应 。
其最为显著的优势 ， 在于将单盘容量史无前例地推升至122.88TB 。 这意味着 ， 客户可以用远少于传统方案的硬盘数量、服务器乃至机柜空间 ， 去构建PB级别的AI数据湖和模型知识库 。 这不仅大幅简化了数据中心的物理部署 ， 更在电力消耗、冷却和运维上带来了显著的成本节约 ， 从根本上优化了AI应用长期运行的总体拥有成本（TCO） 。
02
从PCIe 5.0到SATA ， 给训练盘留一条带宽阶梯
相较于AI推理阶段的读取密集型负载 ， 更前端的模型训练、大规模数据处理以及高性能计算（HPC）等企业级业务 ， 则对存储系统提出了更为复杂和严苛的“混合读写”考验 。 这类场景不仅需要极致的读取速度来避免GPU等核心算力单元的空转 ， 更需要强悍且稳定的写入能力来应对频繁的数据更新与检查点操作 。
为应对这一挑战 ， 铨兴科技的TLC产品矩阵提供了层次清晰的解决方案 。 其旗舰级的PCIe 5.0 TLC eSSD系列 ， 正是为上述对速度要求最为苛刻的场景而设计 。 它依托PCIe 5.0的超高带宽 ， 提供了高达14000 MB/s的顺序读取速度与3300K的随机IOPS ， 确保在数据抽取与加载环节 ， 能以最快速度“喂饱”算力核心 。

同时 ， 其强劲的写入性能 ， 能将AI训练中保存检查点所需的时间视窗压缩到最短 ， 从而显著提升有效训练时长 。 更重要的是 ， 该系列产品具备高达3 DWPD的企业级写入耐久度和创新的Dual Port（双端口）设计 ， 为动辄耗时数月、7x24小时不间断运行的AI训练任务 ， 提供了企业级的可靠性与高可用性保障 。
并非所有企业级应用都需要PCIe 5.0的极致吞吐能力 ， 广泛的平台兼容性和部署灵活性同样至关重要 。 为此 ， 铨兴科技TLC产品矩阵中还包含了高耐用性的2.5英寸SATA TLC eSSD系列 。
该系列产品专注于在各类主流服务器平台中提供稳定可靠的存储支持 ， 其容量可扩展至15.36TB ， 并可根据客户具体的应用负载 ， 提供从0.5到3不等的DWPD耐久度等级 。 这种高度客制化的能力 ， 使其能灵活适配从温、冷数据存储到要求更严苛的企业应用等多样化的部署场景 。
凭借这一兼顾性能与兼容性的产品布局 ， 铨兴科技的企业级存储解决方案 ， 已在AI服务器、数据中心、高性能计算、云存储、数据库等多个核心场景得到应用 。 其产品已通过了包括飞腾、龙芯、海光、兆芯以及中泰证券、北京邮电大学在内的多家国产化平台和行业客户的严格验证 ， 证明了其在多场景下的可靠性与兼容性 。
从168张到16张卡
超显存方案如何摊平账单？
AI大模型的本地化部署 ， 正面临一个核心悖论：模型参数的指数级增长与GPU显存的线性增长之间 ， 形成了巨大的鸿沟 。 以一个671B参数的大模型为例 ， 传统硬件配置需要一个由168张顶级显卡构成的庞大集群 ， 成本高达4200万元 。 这一由巨额成本砌成的“显存墙” ， 正将无数渴望拥抱AI变革的高校、科研机构与中小企业拒之门外 。
从产业趋势来看 ， “显存扩展技术”已成为降低AI硬件成本的重要方向 ， 行业内已有通过软件虚拟化、内存扩展等方式提升显存利用率的尝试 ， 但普遍存在性能损耗或兼容性问题 。 铨兴科技推出的全离线、软硬一体“添翼AI”超显存融合解决方案 ， 以“超维显存融合技术”为核心 ， 试图通过软硬协同的分层存储架构 ， 在不改变现有GPU配置的前提下 ， 实现等效显存容量的倍数级扩展 ， 让大模型普惠化成为可能 。

该方案的核心在于其自研硬件与核心算法的深度融合 。 其硬件基础是一块专为AI负载设计的“添翼AI扩容卡” ， 它在系统中扮演着GPU高速缓存扩展的角色；而赋予这块硬件“智慧”的 ， 则是作为智能调度中枢的“AI Link算法平台” ， 它负责在GPU原生显存与扩容卡之间进行微秒级的无感数据交换 。
这种软硬一体的架构重构 ， 为AI项目的硬件成本带来了数量级的优化 。 其关键在于 ， “添翼AI扩容卡”将单卡的等效显存容量有效扩展了20倍 。 这一突破使得算力部署不再依赖于天价的显卡堆叠 ， 原先需要168张顶级显卡的庞大训练任务 ， 如今仅需一个由16张中阶显卡构成的紧凑型工作站即可胜任 。
不仅如此 ， 巨大的成本节约并未以牺牲性能为代价 。 得益于“AI Link算法平台”的智能调度 ， 模型推理的并发性能还能获得高达50%的提升 ， 实现了成本与效率的双重突破 。
为了让这一强大的技术组合能被轻松驾驭 ， 并转化为真实的生产力 ， 铨兴科技进一步提供了“AI Studio”软件平台 ， 作为连接强大底层能力与用户的桥梁 。 该平台提供了一个低代码的图形化界面 ， 将复杂的模型训练、部署、量化等流程大幅简化 ， 旨在极大降低用户的操作门槛 ， 让更多领域的专家能够便捷地利用AI技术 。
为了让这一创新技术能快速转化为生产力 ， 铨兴科技进一步推出了覆盖全场景的“Super AI”训推一体机系列 ， 为不同用户提供开箱即用的解决方案：
Super AI PC (训推一体机):
针对初创团队和小型开发组 ， 提供从“训练到推理”的完整闭环 ， 其内置的AI Cache能有效加速训练效率 ， 是小团队AI开发的“全能工具箱” 。
Super AI工作站 (训推一体机):
专为专业级模型开发设计 ， 通过多GPU与加速模块的组合 ， 有效解决“模型迭代慢、数据不安全”的核心痛点 ， 是保障长周期开发效率的“生产力站” 。
Super AI服务器 (训推一体体):
面向企业级大模型落地 ， 以多卡集群与AI加速能力 ， 将“千亿模型训推”从耗时数月压缩至可控周期 ， 是保障超大型模型成功落地的“攻坚平台” 。
凭借领先的技术方案与显著的成本优势 ， 铨兴科技的“添翼AI”解决方案已经率先在政务、法律、高校等垂直行业实现了成功落地 。 同时 ， 公司正与联想等系统集成商（SI）伙伴深度合作 ， 以更成熟易用的产品形态 ， 满足不同行业的多样化需求 ， 共同加速AI普惠化的进程 。
结 语
【AI存储“黑科技”登场：从显存到闪存，企业成本如何骤降九成？】人工智能走向产业纵深 ， 终究要回到基础设施的厚度 。 铨兴科技在“存力”与“智算”两条技术栈并行布局 ， 先用百TB级QLC把每GB存储价格压到新低 ， 再用缓存加速卡把显存压力部分卸载到闪存 ， 二者叠加 ， 为单机运行百亿级大模型提供了新的性价比路径 。 随着政务、高校等场景陆续落地 ， 这一方案为行业提供了可观测的参考路径：在GPU价格仍处高位的当下 ， 通过QLC与分层缓存换取等效显存 ， 有望让AI普惠化再下沉一个台阶 。

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