英伟达与亚马逊正联手推进新一代存储架构研发，通过创新技术实现 GPU 直接控制 SSD 等存储设备，跳过传统 CPU 调度环节，有望破解当前 AI 算力发展的核心瓶颈。英伟达计划在下一代 Vera Rubin AI 平台，率先导入 “GPU 发起直接存储访问”（GIDS）技术，开启算力架构全新变革。

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当前计算机沿用的冯・诺依曼架构，存在明显的数据传输短板。所有数据都需经过 CPU 中转、DRAM 缓存后，才能输送至 GPU，CPU 有限的线程处理能力，难以匹配 GPU 数万级并行算力，数据搬运效率低下，成为制约 AI 模型训练与推理速度提升的关键难题。

GIDS 技术的核心突破，便是打通 GPU 与存储设备的直接通路。该技术可让 GPU 直接向 SSD、高速闪存下发访问指令，全程绕开 CPU 与 DRAM，省去多层调度流程，大幅降低数据传输延迟，释放 GPU 算力潜力。

为适配这一全新架构，高带宽闪存（HBF）应运而生，有效弥补传统 HBM 容量不足的短板。延世大学宋基焕教授团队测试数据显示，6 颗 HBF 搭配 2 颗 HBM，可将 GPU 存储容量从 192GB 提升至 3120GB，扩容幅度超 16 倍。技术应用上，HBF 更适配 AI 推理场景下固定模型参数存储，高频训练场景依旧依赖 HBM 发挥性能优势。

目前该技术赛道已迎来多方巨头布局。英伟达主导 GIDS 技术标准制定，亚马逊优先在云端算力集群落地应用；微软、AMD 同步推进自研方案，三星发力 Z‑NAND 闪存抢占硬件市场。

业内人士表示，GPU 直连存储技术的落地，将重构 AI 算力底层架构，不仅能提升云端大模型运行效率，也将推动 AI 产业向更高性能、更低延迟方向迭代，成为未来算力竞争的重要突破口。