--- title: "Nvidia macht den Quellcode von cuFile öffentlich: Wie der neue Standard die Speicherarchitektur für KI verändern wird" description: "🚀 Nvidia macht den Quellcode des cuFile-APIs öffentlich! Auf der Konferenz Future of Memory and Storage 2026 kündigte das Unternehmen die Schaffung eines herstellerunabhängigen Standards zur Beschleunigung des Datenaustauschs zwischen SSDs und GPUs an. Dies verwandelt die Festplatte nicht in Videospeicher, eliminiert aber unnötige Datenkopien über die CPU. 🧠 Die SCADA-Architektur und der neue xio-sig-Stack werden den Ansatz zur Datenspeicherung in der KI verändern. #Nvidia #KI #TechNews #GPUDirectStorage" date: 2026-08-09T13:36:22.000Z lang: de url: https://xab.info/de/posts/nvidia-oeffnet-quellcode-cufile-neuer-standard-daten-speicherung tags: [nvidia, artificial-intelligence, gpu-storage, cufile, hardware, technology, open-source] publisher: "XAB.info" --- # Nvidia macht den Quellcode von cuFile öffentlich: Wie der neue Standard die Speicherarchitektur für KI verändern wird ![Schematische Darstellung einer Serverinfrastruktur mit angeschlossenem Datenbank, die die Optimierung der Datenspeicherung für KI mittels der cuFile-Technologie von Nvidia symbolisiert](https://xab.info/media/2026/08/09/nvidia-otkryvaet-iskhodnyy-kod-cufile-novyy-standart-hraneniya/nvidia-otkryvaet-iskhodnyy-kod-cufile-novyy-standart-hraneniya-1.webp) ## 🎯 Key Points - Nvidia macht den Quellcode des cuFile-APIs öffentlich, um die Datenübertragung zwischen Speicher und GPU zu beschleunigen. - Das neue Projekt xio-sig wurde zur Unterstützung eines herstellerunabhängigen Speicher-Stacks gegründet. - Die Technologie verwandelt SSDs nicht in Videospeicher, sondern optimiert den Datenpfad, indem sie das Kopieren über den Systemspeicher eliminiert. - Die SCADA-Architektur wird es ermöglichen, NVMe-Speicher als zusätzliche Speicherebene für KI-Aufgaben zu nutzen. Am 9. August 2026 unternahm Nvidia auf der Konferenz „Future of Memory and Storage“ einen strategischen Schritt zur Beschleunigung der Entwicklung der künstlichen Intelligenz-Industrie. Das Unternehmen kündigte an, den Quellcode seines cuFile-APIs und des darauf basierenden Software-Stacks für Datenspeicher zu öffnen. Diese Entscheidung soll einen herstellerunabhängigen Standard schaffen, der den Datenaustausch zwischen Speichersystemen und dem Arbeitsspeicher von Grafikprozessoren erheblich beschleunigen wird. ### Die Technologie GPUDirect Storage und die Rolle von cuFile Die zugrunde liegende Technologie dieses Vorhabens ist als Nvidia GPUDirect Storage bekannt. Sie existiert bereits seit mehreren Jahren und bietet einen direkten Pfad für die Datenübertragung zwischen einem lokalen oder entfernten Speicher und dem GPU-Speicher. In der traditionellen Architektur werden Daten von SSDs zunächst in den Systemspeicher kopiert und dann an den Grafikprozessor übertragen. GPUDirect Storage eliminiert diesen überflüssigen Schritt und ermöglicht es kompatiblen Speichereinheiten, Daten direkt in den GPU-Speicher zu übertragen, wobei der Mechanismus des direkten Speicherzugriffs (DMA) genutzt wird. Das cuFile-API ist die zentrale Schnittstelle, die diese nahtlose Übertragung ermöglicht. ### Die Schaffung eines herstellerunabhängigen Standards: xio-sig Die Entscheidung von Nvidia, auf Open Source umzusteigen, zielt darauf ab, einen Industriestandard zu schaffen, der nicht ausschließlich an Nvidia-Hardware gebunden ist. Im Rahmen des neuen Projekts xio-sig (Storage Interface Group) wurden vier Schlüsselkomponenten aufgeführt: das cuFile-API selbst, die cuFileConformance-Konformitätsprüfungstools, die libxFile-Bibliothek und der Linux-Kernel-Modul xioLinux. Die Entwicklung erfolgt mit dem Ziel, Implementierungen mehrerer Hardwarehersteller zu unterstützen. Der Code ist derzeit noch nicht öffentlich verfügbar – er wird nach Abschluss der internen Prüfung und Integration freigegeben. ### Widersprüchliche Informationen Zum Zeitpunkt der Ankündigung entstand in einigen Quellen und unter technischen Enthusiasten ein Missverständnis bezüglich der Funktionalität der neuen Technologie. Es gab Spekulationen, dass die Öffnung von cuFile Solid-State-Laufwerke (SSDs) in direkten zusätzlichen Videospeicher verwandeln würde, sodass GPUs deren Kapazität als VRAM-Erweiterung nutzen könnten. Vertreter von Nvidia und Branchenexperten haben die Situation jedoch schnell geklärt. Ein SSD-Laufwerk wird nicht im klassischen Sinne zu zusätzlichem Videospeicher. Für die Datenverarbeitung durch den Grafikprozessor müssen die Daten weiterhin im Arbeitsspeicher der GPU vorliegen. cuFile beschleunigt lediglich die Datenübertragung zwischen dem Speicher und diesem Arbeitsspeicher und eliminiert dabei Verzögerungen, die durch das Kopieren über den Systemspeicher und die CPU entstehen. ### Vergleich mit DirectStorage und die SCADA-Architektur Die präsentierte Technologie weist gewisse Ähnlichkeiten mit Microsoft DirectStorage und Nvidia RTX IO auf, die bereits in der Spieleindustrie eingesetzt werden, um Ressourcen von NVMe-Speichern mit geringerer CPU-Beteiligung in den GPU-Speicher zu übertragen. cuFile ist jedoch eine tiefgreifendere Technologie, die auf CUDA und GPUDirect Storage basiert und auf Aufgaben im Bereich des High-Performance-Computing (HPC) und der KI ausgerichtet ist. Darüber hinaus arbeitet Nvidia an einem Modell, bei dem die Unterscheidung zwischen Speicher und Arbeitsspeicher für KI-Anwendungen weniger deutlich wird. Die SCADA-Architektur (Scaled Accelerated Data Access) ermöglicht es GPU-Threads, Speicheranfragen zu initiieren, was besonders für Datensätze relevant ist, die den lokalen Speichervolumen überschreiten. Dies wird es NVMe-Speichern ermöglichen, als weitere Ebene der Speicherhierarchie neben der GPU zu fungieren, obwohl ihre Latenz und Durchsatzleistung weiterhin von den Merkmalen von HBM- oder GDDR-Speichern abweichen werden. ## 🔍 Fact-Check Verification - [Nvidia open-sources cuFile API, accelerating GPU read/write capability for high-speed storage](https://siliconangle.com/2026/08/04/nvidia-open-sources-cufile-api-accelerating-gpu-read-write-capability-high-speed-storage/) - Подтверждает информацию об открытии API и целях ускорения. - [Nvidia moves to accelerate storage access, boost industry cooperation](https://www.networkworld.com/article/4205157/nvidia-moves-to-accelerate-storage-access-boost-industry-cooperation.html) - Подтверждено по источнику networkworld.com - [Nvidia Open-Sourced CuFile To Establish A New Industry Standard For GPU Storage](https://ca.news.yahoo.com/nvidia-open-sourced-cufile-establish-161327853.html) - Подтверждено по источнику ca.news.yahoo.com - [SSD научатся быстрее обмениваться данными с GPU — Nvidia откроет исходный код cuFile](https://3dnews.ru/1146475/ssd-nauchatsya-bistree-obmenivatsya-dannimi-s-gpu-nvidia-otkroet-ishodniy-kod-cufile) - Основной источник информации о событии на конференции Future of Memory and Storage 2026. ## ❓ FAQ ### Q: Verwandelt cuFile SSDs in zusätzlichen Videospeicher? **A:** Nein, das Solid-State-Laufwerk wird nicht zu direktem Videospeicher. Die Technologie beschleunigt die Datenübertragung in den GPU-Speicher und eliminiert dabei unnötige Kopien über den Systemspeicher. ### Q: Was ist xio-sig? **A:** Dies ist ein neues Projekt, das die Komponenten cuFile, libxFile und xioLinux umfasst und zur Unterstützung eines herstellerunabhängigen Speicher-Stacks geschaffen wurde. ### Q: Wann wird der Quellcode verfügbar sein? **A:** Der Code wird nach Abschluss der Prüfung und Integration verfügbar sein; ein genaues Veröffentlichungsdatum wurde nicht genannt.