首页 / 科技 / 英伟达研发SSD充当额外显存技术

英伟达研发SSD充当额外显存技术

摸鱼不慌
摸鱼不慌

科技媒体siliconangle于8月5日披露，英伟达正推进新型技术开发，旨在利用SSD存储设备扩展显存容量。该技术或可提升游戏与AI计算场景的性能表现，具体细节尚未公布。

技术原理说明

SSD固态硬盘作为非易失性存储介质，其读写速度远超传统硬盘。在显存不足情况下，该技术或通过内存映射机制，使SSD部分空间转化为临时显存。

研发主体背景

英伟达为全球领先的GPU制造商，业务覆盖游戏、专业可视化及AI领域。该公司过往曾推出DLSS等图形处理技术，此次研发方向延续其在计算性能优化领域的布局。

应用场景解析

游戏场景中，大容量显存可减少纹理加载延迟；AI训练环节，额外显存空间有利于处理复杂模型数据。不过技术实现仍需克服延迟与带宽限制。

该技术可能采用分页存储策略，将部分SSD空间划分为显存池。系统会根据实时需求动态调配，但具体调度算法尚未披露。

技术方案中未明确提及SSD转显存的性能损耗数值，亦未说明该技术何时可商用。

行业影响预判

若该技术实现，或将改变硬件性能评估标准。存储与显存的界限模糊化，可能影响显卡选购决策，尤其对大规模数据处理场景产生差异化价值。

  • 技术核心：SSD存储空间转为临时显存
  • 应用领域：游戏渲染与AI计算
  • 关键挑战：数据访问延迟控制
  • 时间节点：研发阶段未公布商用计划
英伟达研发SSD充当额外显存技术 第1张在美国拉斯维加斯举办的 2026 年黑帽网络安全大会（8 月 1 日 ~6 日）上，英伟达宣布开源 cuFile API 及其底层存储软件栈。IT之家注：cuFile API 是 NVIDIA GPUDirect Storage 技术中的接口组件，用于让应用访问 GPU 直连存储能力，目标是让存储数据在毫秒级抵达 GPU。而 GPUDirect Storage 是一种让存储设备与 GPU 直接传输数据的技术。传统路径需要先把数据读入主内存临时缓冲区，再复制到 GPU 内存；该技术旨在减少主内存中转，降低延迟并提升数据访问速度。cuFile 于 2021 年 7 月随 CUDA Toolkit 11.4 发布，该技术让本地分布式存储与 GPU 内存直接交换数据，绕过中央处理器与系统主内存，从而降低内存访问延迟。在数据路径上，cuFile 依托 DMA（直接内存访问），可将 NVMe（非易失性内存高速接口）硬盘等存储设备中的数据直接送入 GPU 内存。AI 推理主要依赖 GPU 与专用加速卡，若数据带宽受阻，分布式 GPU 阵列中的部分 GPU 会因等待数据而闲置，形成“GPU starvation”（GPU 饥饿）问题。英伟达称，毫秒级低延迟可帮助检索增强生成与智能体 AI 更快读取深层存储中的大型数据集。英伟达还发布 Storage-Next 存储-下一个（下一代存储）行业倡议。该倡议覆盖 40 家领先存储与闪存厂商，包括 DataDirect Networks、铠侠（Kioxia）和美光科技（Micron Technology）。
本文由 摸鱼不慌 发布，转载请注明出处。
文章链接：https://www.moyubuhuang.com/keji/202608/116086.html
0

相关文章