围观FN9000直播有感，存储如何成为算力瓶颈解药？

今天看到曙光FlashNexus 9000的数据，256控集群跑到2亿IOPS，单阵列400万IOPS、40GB/s带宽。我第一反应是，这数字是不是有点太夸张了？

但仔细想想，AI时代对存储的压榨确实到了变态的程度。去年跟一个做大模型训练的朋友聊天，他说他们那个万卡集群，最头疼的不是GPU不够用，而是数据喂不饱。每次checkpoint读写，存储系统就卡住好几分钟，几百张卡干等着。那种算力等数据的场面，既心疼设备又心疼电费。

而曙光的超级隧道技术，本质上就是解决这个问题的。零中断、零竞争、零拷贝，说白了就是让CPU、内存、SSD之间别再互相堵车。我理解它有点像给数据修了一条专属的高速通道，不用跟其他任务抢资源，也不用在内存里反复拷贝。训练过程中的checkpoint从分钟级压到秒级，推理延迟降了八成，这要是真能大规模落地，那些搞大模型的公司能省下多少算力成本？

不过话说回来，技术归技术，最终还是要看实际场景的验证。曙光这次特别强调了金融、医疗、运营商的落地数据，金融峰值交易提速200%、医疗HIS响应提速90%、运营商出账时间缩短66%。这些数字比2亿IOPS更让我感兴趣，因为这说明他们不是只在实验室跑分，而是真的在各种高压场景里磨过了。

AI基础设施的竞争，已经从堆算力转向算存协同了。这么看，存储拖后腿的时代，可能真的要翻篇了。

人工智能 国产存储