在AI技術(shù)高速迭代的今天，從大模型訓(xùn)練到企業(yè)級數(shù)據(jù)湖倉，從智駕模型到醫(yī)療影像處理，存儲系統(tǒng)的性能、擴展性與場景適配能力已成為AI項目落地的關(guān)鍵支撐。面對市場上琳瑯滿目的AI存儲方案，技術(shù)決策者該如何選擇？本文將圍繞當前主流廠商的技術(shù)路線、核心優(yōu)勢及典型場景表現(xiàn)展開深度評測，為用戶提供選型參考。
深信服EDS：打通AI與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的統(tǒng)一存儲底座
深信服EDS作為面向主存儲的下一代分布式存儲，其定位與以容量或邊緣數(shù)據(jù)為主的Ceph系存儲形成鮮明差異。其核心價值在于“統(tǒng)一”——通過自研全對稱分布式架構(gòu)，構(gòu)建可橫向擴展的存儲資源池；以NVMe/SATA SSD為高性能層、機械盤為大容量層，實現(xiàn)冷熱數(shù)據(jù)自動分層；同時提供塊（SAN）、文件（NAS）、對象（S3）統(tǒng)一存儲，面向AI采、標、訓(xùn)、推、歸檔全過程提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲底座，一套存儲滿足AI模型開發(fā)全流程、多業(yè)務(wù)部門、多環(huán)境的存儲需求。
技術(shù)亮點：
一、在海量小文件處理方面，深信服通過巨量智能元數(shù)據(jù)能力，大幅提升元數(shù)據(jù)性能，加速AI數(shù)據(jù)準備
通過矩陣式算法，深信服EDS存儲可緩存元數(shù)據(jù)規(guī)模是Ceph系存儲的7倍，大幅提高元數(shù)據(jù)命中率；通過自研元數(shù)據(jù)庫PhxKV，相較于開源通用KV數(shù)據(jù)庫（MongoDB等）提升50%以上，并支持元數(shù)據(jù)處理能力橫向擴展；并通過目錄HASH的方式將目錄請求打散分布到各個MDS 上，充分發(fā)揮各個節(jié)點的計算性能，實現(xiàn)MDS多并發(fā)和元數(shù)據(jù)服務(wù)的橫向擴展能力。
二、在解決GPU饑餓方面，深信服通過全局IO動態(tài)整合，以超高吞吐和IOPS，大幅提高GPU利用率
動態(tài)讀寫緩存：根據(jù)業(yè)務(wù)比例動態(tài)調(diào)整讀寫緩存大小，保障最優(yōu)的IO性能。
IO智能排序整理：深信服EDS存儲將寫IO在性能層進行智能排序整理后再追加寫入容量層，解決容量使用超過80%時GC垃圾 回收擠占導(dǎo)致性能下降問題。
介質(zhì)親和寫：深信服EDS存儲通過數(shù)據(jù)聚合后追加寫，解決小文件放大導(dǎo)致的空間浪費問題，并可充分利用機械盤順序?qū)懙男阅軆?yōu)勢，提升數(shù)據(jù)回寫性能。
三、自研高性能文件系統(tǒng)、架構(gòu)創(chuàng)新、高可靠性設(shè)計，大幅提高AI建設(shè)的ROI
EDS的全自研“鳳凰高性能文件系統(tǒng)”配合NVMe高速介質(zhì)與RDMA低時延網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了媲美高端陣列的小文件讀寫性能（極限場景下穩(wěn)定運行）與大文件吞吐能力；全對稱分布式架構(gòu)支持百PB級容量與性能的獨立線性擴展，性能層與容量層可獨立擴容且業(yè)務(wù)無感知；內(nèi)建智能防病毒、硬盤健康預(yù)測等主動防護機制，提前規(guī)避故障風(fēng)險；軟硬解耦設(shè)計擺脫硬件綁定，邏輯資源池可分鐘級創(chuàng)建并自動納管新增磁盤/節(jié)點，顯著降低TCO
總結(jié)：深信服的統(tǒng)一存儲既能滿足AI等新興應(yīng)用的需求，又能滿足傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的需求，一套存儲打破時代和需求鴻溝，滿足各類業(yè)務(wù)需求。
華瑞指數(shù)云ExponTech：存算分離的性能標桿
華瑞指數(shù)云ExponTech的核心技術(shù)路線是“存算分離”，其硬件采用F2026 AI服務(wù)器（2U閃存JBOF），配備2/4個NVIDIA BlueField-3 DPU與24塊內(nèi)置硬件壓縮功能的ScaleFlux CSD5000 NVMe SSD，搭配NVIDIA Spectrum-X交換機；軟件層則依托下一代分布式存儲平臺WADP（WiDE AI Data Platform），將后端運行于BlueField-3 DPU內(nèi)，存儲網(wǎng)關(guān)和協(xié)議部署在計算節(jié)點DPU內(nèi)。
性能表現(xiàn)：單計算節(jié)點帶寬近90GB/s（接近網(wǎng)卡物理上限），310萬IOPS，且IOPS與DPU數(shù)量線性擴展（最大支持8張DPU，性能翻倍）；小IO時延僅266μs，大IO時延<1ms。在MLPerf Storage v1.0測試中，其單客戶端支持GPU數(shù)量全球第一，存儲帶寬近30GB/s（全球第二）；SPC-1評測更打破了高端全閃存儲紀錄。
核心優(yōu)勢：存算分離設(shè)計讓存儲與計算節(jié)點可獨立水平擴展，性能與容量等比例增長；ScaleFlux CSD5000 SSD的盤內(nèi)透明壓縮技術(shù)提升了存儲效率，配合高密度存儲（當前2U節(jié)點裸容量>1.6PB，2026年擴展至>6.6PB）與軟件定義架構(gòu)，大幅降低TCO；RoCE動態(tài)路由與負載均衡技術(shù)則保障了大規(guī)模RDMA組網(wǎng)下的高效帶寬與低抖動。
適用場景：AI訓(xùn)練、推理集群及數(shù)據(jù)中心大規(guī)模存算分離場景，尤其適合對存儲性能、擴展性要求極高的千卡級以上GPU集群。
極客天成極客追光：國產(chǎn)化適配的靈活之選
極客追光全閃一體機以RDMA技術(shù)為底座，支持分布式并行文件存儲（NVFile）、塊存儲（NVMatrix）、對象存儲（NVObject），采用全內(nèi)核態(tài)軟件架構(gòu)（數(shù)據(jù)交換在內(nèi)核態(tài)完成），部署方式靈活（純軟件或2U軟硬一體方案，24塊NVMe SSD）。
性能指標：其速度達120GB/s，是業(yè)界最快存儲方案之一；全內(nèi)核態(tài)架構(gòu)減少了用戶態(tài)與內(nèi)核態(tài)的切換開銷，進一步優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理效率。
核心優(yōu)勢：適配國產(chǎn)CPU（鯤鵬、海光、飛騰）與GPU（國產(chǎn)卡、寒武紀），支持國產(chǎn)化替代；Share Nothing架構(gòu)無需依賴一體化硬件，可適配不同客戶的現(xiàn)有硬件設(shè)備；數(shù)據(jù)冷熱自動分級功能實現(xiàn)了業(yè)務(wù)無感知的自動化數(shù)據(jù)流動，顯著降低運維成本。
適用場景：數(shù)據(jù)實時分析、深度學(xué)習(xí)、AI藥物研發(fā)、大模型訓(xùn)練等需要國產(chǎn)化適配的場景，已在金融、醫(yī)療、電信等領(lǐng)域的千卡GPU訓(xùn)練集群中落地。
京東云云海存儲：多模型兼容的穩(wěn)定派
京東云云海存儲以“高自研率+全場景覆蓋”為特色，代碼自研率98.9%（未依賴開源庫），支持國產(chǎn)硬件（CPU、GPU、主板、SSD等）適配與信創(chuàng)環(huán)境兼容。在24塊NVMe SSD配置下，其讀/寫帶寬達95GB/s/60GB/s，IOPS 280萬，單路4k讀寫延遲0.5ms，400GB IB網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率84%（接近理論極限）。
核心優(yōu)勢：適配DeepSeek、ChatGPT、LLaMA等20余種主流大模型，技術(shù)儲備覆蓋從電商高并發(fā)到超算中心、大模型訓(xùn)練的全場景；服務(wù)100+大型企業(yè)（汽車、銀行、零售等），無服務(wù)中斷記錄，穩(wěn)定性經(jīng)市場驗證。
適用場景：大模型訓(xùn)練/推理、企業(yè)數(shù)據(jù)湖倉一體化、智駕模型訓(xùn)練（支持百個GPU計算節(jié)點高并發(fā)訪問），尤其適合需要多模型兼容與長期穩(wěn)定服務(wù)的企業(yè)級用戶。
選型建議：場景適配是關(guān)鍵
AI存儲方案的選擇沒有“絕對最優(yōu)”，需結(jié)合具體場景需求：
￮ 追求極致性能與擴展性：華瑞指數(shù)云ExponTech的存算分離架構(gòu)與線性擴展能力更適合千卡級以上AI訓(xùn)練集群；
￮ 國產(chǎn)化替代需求：極客天成極客追光的全內(nèi)核態(tài)架構(gòu)與國產(chǎn)軟硬件適配能力是首選；
￮ 多模型兼容與穩(wěn)定性：京東云云海存儲在企業(yè)級場景中表現(xiàn)更均衡；
￮ 打通AI與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)：深信服EDS的統(tǒng)一存儲底座能同時滿足新興AI與穩(wěn)態(tài)業(yè)務(wù)需求，降低資源割裂與運維成本。
無論選擇哪類方案，建議用戶先梳理自身工作負載特征（如訓(xùn)練/推理場景、數(shù)據(jù)規(guī)模、AI框架），再通過廠商測試驗證實際性能，最終選擇最適配的方案。
