AISSD的六大核心需求：从GPU缓存到集群KV存储

AISSD的首个应用场景：新兴的AI存储架构——Near-GPU Caching（GPU近端缓存）。绿色下行链路代表批量预取。CPU启动批量大数据块I/O操作，将数据湖数据高效大规模地转移到服务器本地SSD，建立GPU近端缓存层。绿色横向链路意味着SSD缓存直接向GPU提供数据，最终加载到GPU片上HBM中进行模型训练或推理计算。该架构数据流的主要设计价值在于解决高速网络环境下小数据粒度访问效率低下的痛点。AI训练涉及大量细碎样本的随机读取。如果每次都通过高速网络访问远端数据湖，小数据包传输和网络协议开销