卖的不是“更大存储”而是“不再让 GPU 等数据”绿算把自身定位为 AI 存储 I/O 加速层产品商通过全系 20 μs 级延迟供给能力、超高 IOPS/吞吐与更紧的 GPU 集群数据通路解决大模型/智算场景中常见的 GPU 空转等数据搬运问题从而把被锁住的算力释放出来。产品线总览各产品怎么选按“GPU 集群规模 × 工作负载类型”对号入座GP5000入门全闪加速百卡以下更典型核心把传统全闪常见瓶颈换成 20 μs、千万级 IOPS 的供给能力让中小集群不再被存储拖住。典型适用百卡以下 GPU 集群 / 通算加速 / 中小型 AI 平台做性能容量补齐。相对传统方案出现 IOPS 量级抬升、同等性能目标下硬件投入更集约。GP6000高端 GPU 全速供给千卡级训练/云平台扩容核心更高 IOPS/吞吐通道 ASICFPGA 混合加速瞄准训练/HPC里“持续吃带宽”的阶段。典型适用模型训练、HPC、云平台性能容量扩容。GPU 利用率抬升、训练阶段提速。GP7000AI 推理旗舰万卡推理/CMX 方向核心把推理链路上 KV Cache/上下文相关的 I/O 放大压力放进更高阶加速平面追求“推理吞吐上去、首 Token 等数据的时间下来”。典型适用万卡级推理集群、对 Token 成本极度敏感的在线服务。- GPU 利用率从低区间例举 20% 档拉到 80–90% 档- 推理性能倍数提升、Token 成本下降 60–70%、首 Token 延迟大幅下降- 并提到在 昇腾 910B 实测中出现吞吐抬升口径如“22 倍”示例以及 DGX BasePOD 测试语境。GP8000STX 旗舰面向“AI 工厂”架构核心走 多 DPU例示 4× BlueField‑4高密度 CMX 供给思路面向下一代高密 AI 工厂的数据供给骨架。典型适用超大规模/10,000 卡方向、STX 架构演进路线。GP Spark 2000 / 3000桌面级/边端把数据中心级 I/O 思路“下放”Spark 2000存储伴侣低功耗直连式思路面向桌面级 AI 开发者、边端推理中心、数据极速备份迁移等。Spark 3000交换存储一体把 交换 CMX 向存储合到一个桌面/边端节点里“全球唯一桌面级 G3.5 存储”定位4×100GbE 交换能力、可多台 DGX Spark 直连这类布署形态。“三个硬指标”1. 延迟全系瞄准 20 μs用来解决“GPU 95%时间在搬数据、真计算占比小”的结构性浪费。2. IOPS/吞吐天花板从千万级到 7,000 万 IOPS / 300 GB/s 档位用数字区分入门→旗舰。3. GPU 有效利用率 Token 成本最终落点回到“更少空转、更低单位智能成本”。典型落地场景- 智算中心训练加速 IOPS 瓶颈解除 硬件更集约- 金融/期货/城商行把批处理/报表或高并发访问时延打下来- 运营商公有云在性能提升同时压成本与功耗- 高校/科研GPU 资源池更顺滑、存储供给不再卡脖子- 边端/牧场等用 Spark 系列做轻量但高 I/O 的存算分离支撑