AFP 法新社報導
伺服器基礎設施供應商 KAYTUS 在 2026 年韓國 AI 博覽會（AI EXPO KOREA）上，正式發表針對萬卡 GPU 集群設計的全 QLC 閃存存儲解決方案。該方案旨在解決超大規模 AI 訓練中的數據傳輸瓶頸，並能顯著降低企業營運成本達 70%，為 AI 雲端服務商提供更高效的運算環境。隨著人工智慧（AI）技術爆發式成長，大型模型訓練對運算與存儲的需求產生根本性變革。KAYTUS 指出，傳統存儲架構目前面臨三大挑戰：數據孤島導致遷移耗時、工作負載與介質不匹配，以及大規模集群下的擴展性瓶頸。研究顯示，數據團隊有超過八成的時間耗費在數據準備，嚴重拖慢了業務迭代的速度。
為了解決這些痛點，KAYTUS 推出基於 KR2280 與 KR1180 伺服器平台的全新解決方案。該方案深度整合 AI 原生並行文件系統，打破傳統分層存儲的隔閡。透過 PCIe 5.0 直連架構，單節點輸入輸出（I/O）頻寬較前代翻倍，並結合 GPU 直接存儲（GPU Direct Storage）技術，讓數據能以毫秒級延遲直接傳輸至 GPU 記憶體，大幅提升訓練效率。
在針對萬卡 GPU 數據中心的實測中，該系統展現了驚人的性能，提供每秒 10 TB 的總頻寬與 1 億次隨機讀取（IOPS），使 GPU 利用率穩定保持在 95% 以上，有效解決「數據飢餓」問題。此外，與傳統 TLC 閃存方案相比，新方案在五年內的總體擁有成本（TCO）可降低 70%，電力與冷卻成本更節省超過 75%，幫助企業在追求技術創新的同時，達成更佳的經濟效益。
