当大模型迈入万亿参数时代，算力与存力间的性能鸿沟，正成为智算升级必须突破的核心瓶颈。面对全新挑战，宏杉科技重磅推出AI专用存储——Alpha700，专为大模型训练与推理场景打造，在性能、可靠性与智能化水平上实现全面跃升，以坚实的存力基座，驱动大模型加速奔跑。

01当算力遇困 存储成为破局关键

在大模型训练与推理的舞台上，GPU一直是当之无愧的主角。但随着模型参数规模与上下文长度的指数级增长，挑战接踵而至。

数据显示，当每轮输入8k tokens，运行6轮后，历史token的重复计算占比竟超过80%，这意味着，绝大部分GPU算力都耗费在“重复劳动”上，而非创造新的价值。

要真正释放AI潜能，必须突破“堆砌算力”的单一思路。存储，已成为影响AI训推效率的关键变量。宏杉Alpha700顺势而生，旨在打通数据堵点，让每一份算力都能精准发力、物尽其用。

02以存强算 铸就AI存储新标杆

宏杉Alpha700的诞生，源于对“存算协同”的深刻理解，专为大模型训练与推理场景打造，在性能、可靠性与智能化水平上实现全面突破。

其中，MSCache键值缓存调度系统是Alpha700实现以存强算的关键创新，可从数据供给层面优化大模型推理效率，破解算力空转与资源浪费难题。

作为GPU集群与存储系统之间的智能缓存层，MSCache键值缓存调度系统通过搭建可扩展的PB级专属缓存空间，显著增加KV Cache驻留量，从而大幅提升缓存命中率，减少GPU冗余计算，带来双重收益：

一是显著降低推理时延，让大模型响应更流畅；二是减少GPU工作负载，使同等规模的GPU集群可支持更高的用户并发，或处理更长的上下文，从而降低推理成本。

同时，MSCache支持多GPU节点共享缓存，能够打破单节点局限，进一步提升缓存利用率与集群整体吞吐效率。

目前，该系统已深度适配DeepSeek、通义千问等主流大模型，开箱即用，无需复杂二次开发即可快速部署，让AI智慧真正触手可及。

依托多项关键技术突破，Alpha700集六大核心优势于一身，为AI负载打造坚实底座：

存算解耦，灵活扩展

内置MS-Lustre文件系统，将Lustre IO节点直接部署在存储控制器之上，大幅缩减IO节点服务器的硬件成本，更让存储与计算资源可以根据业务需求灵活扩展，告别“牵一发而动全身” 的束缚。

极致性能，微秒时延

提供单节点200万IOPS与120GB/s的最大访问带宽，同时全面支持文件协议与块协议，实现端到端RDMA，将数据访问时延压缩至微秒级，能够轻松应对大模型训练、深度学习推理等高并发、高吞吐场景，让GPU彻底告别等待。

先进介质，智能分层

兼容高性能NVMe SSD与大容量SAS/NL-SAS盘，最大可支持3200块硬盘，搭配自动分层技术，智能调度冷热数据，在保证极致性能的同时，有效控制成本，让用户的每一分投入都价值最大化。

稳定可靠，业务永续

采用控制器双活高可用设计，结合RAID技术与全局热备盘，确保数据万无一失；结合快照、克隆、异步复制等全方位数据保护功能，为AI训推的长久运行提供坚不可摧的保障。

开放兼容，敏捷交付

积极拥抱云原生生态，原生提供强大的OpenStack Cinder驱动，并深度对接Kubernetes容器平台，通过CSI接口为微服务与AI应用提供企业级持久化存储，灵活适配公有云、私有云、混合云等不同部署场景，全方位支撑企业AI应用云化转型。

绿色低碳，面向未来

2U 25盘位的高密度设计，不仅节省机房空间，更通过高效能架构降低能耗，以实际行动响应“双碳”战略，守护绿色未来。

强算背后，存力先行。宏杉Alpha700 AI专用存储，以坚实存力释放澎湃算力，让每一次数据调用都成为智能进化的基石。未来，宏杉科技将持续深耕技术创新，推动存力与算力深度融合、协同共生，让前沿大模型真正转化为可落地的商业价值。

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责任编辑：kj005

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