9 августа 2026 года на конференции Future of Memory and Storage компания Nvidia совершила стратегический шаг, направленный на ускорение развития индустрии искусственного интеллекта. Корпорация объявила о планах открыть исходный код своего API cuFile и программного стека для хранения данных, построенного на его основе. Это решение призвано создать независимый от производителя стандарт, который позволит значительно ускорить обмен информацией между хранилищами и памятью графических процессоров.
Технология GPUDirect Storage и роль cuFile
Технология, лежащая в основе этого решения, известна как Nvidia GPUDirect Storage. Она существует уже несколько лет и обеспечивает прямой путь передачи данных между локальным или удалённым хранилищем и памятью GPU. В традиционной архитектуре данные с SSD сначала копируются в системную память, а затем передаются на графический процессор. GPUDirect Storage устраняет этот избыточный этап, позволяя совместимым устройствам хранения передавать данные непосредственно в память GPU с использованием механизма прямого доступа к памяти (DMA). API cuFile является ключевым интерфейсом, обеспечивающим эту бесшовную передачу.
Создание независимого стандарта xio-sig
Решение Nvidia о переходе к открытому исходному коду направлено на создание индустриального стандарта, не привязанного исключительно к оборудованию Nvidia. В рамках нового проекта xio-sig (Storage Interface Group) были перечислены четыре ключевых компонента: сам API cuFile, набор средств проверки соответствия cuFileConformance, библиотека libxFile и модуль ядра Linux xioLinux. Разработка ведется с целью поддержки реализаций от нескольких производителей оборудования. Сам код пока не опубликован публично — он станет доступен после завершения внутренней проверки и интеграции.
Противоречивые данные
В момент анонса в некоторых источниках и среди технических энтузиастов возникло заблуждение относительно функциональности новой технологии. Появились предположения, что открытие cuFile превратит твердотельные накопители (SSD) в прямую дополнительную видеопамять, позволяя GPU использовать их объем как расширение VRAM. Однако представители Nvidia и эксперты рынка быстро прояснили ситуацию. Твердотельный накопитель не станет дополнительной видеопамятью в классическом понимании. Для обработки данных графическим процессором по-прежнему требуется, чтобы они находились в оперативной памяти GPU. cuFile лишь ускоряет перемещение данных между хранилищем и этой памятью, исключая задержки, связанные с копированием через системную память и процессор.
Сравнение с DirectStorage и архитектура SCADA
Представленная технология имеет некоторое сходство с Microsoft DirectStorage и Nvidia RTX IO, которые уже используются в игровой индустрии для перемещения ресурсов с NVMe-хранилища в память GPU с меньшим участием процессора. Однако cuFile — это более глубокая технология, разработанная на основе CUDA и GPUDirect Storage, ориентированная на задачи высокопроизводительных вычислений и ИИ. Кроме того, Nvidia работает над моделью, в которой различие между хранилищем и памятью станет менее заметным для приложений ИИ. Архитектура SCADA (Scaled Accelerated Data Access) позволяет потокам GPU инициировать запросы к хранилищу данных, что особенно актуально для наборов данных, превышающих объем локальной памяти. Это позволит NVMe-хранилищу функционировать как еще один уровень иерархии памяти, расположенный рядом с GPU, хотя его задержка и пропускная способность по-прежнему будут отличаться от характеристик памяти HBM или GDDR.
