随着超大参数规模大语言模型，尤其是MoE模型的流行，“超节点”已经成为训练与推理部署的更理想单元。超节点通过高速互联、冷却、供电的整体设计，能够发挥以往多台服务器叠加所无法企及的效率。存储在AI业务中扮演着至关重要的角色，Solidigm的高性能、大容量存储产品选型与超节点典型用户画像紧密关联。

适应本土偏好的超节点

Shanghai Cube是由立讯智算主导架构设计、研发与交付的高密度AI超节点系统，可在单机柜中提供128卡，已通过上海经信委与上海市通信学会认证，具备国内领先、国际一流的技术水准。

Shanghai Cube采用47U标准19英寸机架，实现模块化、盲插式、高密化部署，交付效率较传统节点式提升50%，PUE可低至1.15。整柜划分为2个20U超节点群组，每个群组含8台AI计算节点（GPU计算模块）、1台Power Shelf（供电模块）、4台1U Scale-Up交换机组成。三种模块均支持热插拔，故障模块可不停机直接拔出更换。

AI计算节点为2U高度，支持双路海光或英特尔第四代/第五代至强可扩展处理器，以及8块OAM2.0加速卡。计算节点通过机柜54V直流汇流排供电，采用风液混合冷却方式，CPU、GPU均为冷板覆盖，6个N+1冗余6056风扇驱动的内部风道为内存、SSD、网络提供散热。

每个AI计算节点后窗提供24个OSFP-XD高速网络接口，通过Scale-Up交换机，每群组8个计算节点内支持32/64卡的Scale-Up互联。整柜16个计算节点可支持128卡，大规模集群可扩展至万卡规模。

AI计算节点支持16×NVMe PCIe Gen5+2×SATA/NVMe PCIe Gen4，或8×NVMe PCIe Gen5+4×SATA/NVMe PCIe Gen4的配置，均为2.5英寸U.2接口规格。在大容量配置下，单柜可以部署256块QLC SSD。

Shanghai Cube的存储配置设计充分体现了灵活、务实、尊重传统的原则。保留对SATA接口的支持主要是为了满足部分用户使用SATA RAID1做系统盘的偏好。2.5英寸U.2盘也更符合国内用户的部署习惯，且可以提供相对E1.S、E3.S更大的单盘容量。单节点多达16块PCIe Gen5 SSD的支持能力让总带宽、总容量有更高的上限。以满配Solidigm D5-P5336 122.88TB为例，Shanghai Cube单柜裸容量可高达31.5PB。

相较于1U液冷节点只能配置少量E1.S SSD，Shanghai Cube采用2U风液混合节点带来了更宽裕的SSD部署条件，使得单柜的SSD数量和容量有显著的优势。这一特点也为以机柜为单位部署分布式存储系统构建了良好的基础，可降低整个集群对独立全闪存储节点的依赖。

按需适配AI业务

Shanghai Cube在单柜内即可提供智算、高速互联、直流供电、高性能存储等完备要素，兼顾了先进性与通用性，使其尤其适合科研机构、高校、银行等企业部署，目标用户单集群部署规模大多在千卡之内。每个2U计算单元的存储层可以灵活选择8块数据盘或16块数据盘，可以选择高性能TLC SSD或大容量QLC SSD，或者混合搭配、分层存储。实际的存储配置可根据主要业务场景的IO特征进行选择。

训练场景：

在模型训练中，存储系统最为重要的两大任务是训练数据摄取和Checkpoint保存/恢复。

训练数据：训练数据具有数据集规模大、随机读频繁的特点，必须存储在高性能存储池中。及时获取训练数据有利于提升GPU利用率、缩短训练周期。硬盘阵列难以提供较高的随机读取性能，因此训练数据通常会被存储在全闪阵列当中。QLC SSD具有容量大、读取性能高（接近TLC SSD）的特点，基于QLC SSD的全闪阵列非常适合用于训练数据的存储。

Checkpoint：训练是长时间、高并发、高负荷的操作，因故障、维护导致的中断在所难免，需要通过Checkpoint来保存训练状态，并用于断点恢复。随着模型规模的增大，应用的GPU集群规模也越来越大，故障率也相应地水涨船高，Checkpoint的容量越来越大、间隔越来越短。Checkpoint生成会导致GPU闲置，尽可能快的完成Checkpoint写入至关重要。Checkpoint的写入和恢复分别对应顺序写和顺序读，属于对常见存储介质均友好的IO特征。Checkpoint可通过异步写入方式减少GPU时间占用，从而放宽对存储性能的要求。对于已有大规模存储集群的用户，典型的如大型CSP、互联网企业，硬盘集群的性能也能满足需要，有利于充分利用已有资源。但对于缺乏基础设施积累的用户，包括AI Lab、Neocloud，Checkpoint更适合放置在全闪阵列当中。QLC SSD同样适合承载Checkpoint的写入和恢复这类完全的顺序操作，而且提供更大的有效容量，可以保存尽量多的Checkpoint——Checkpoint并非临时数据，它也是重要的分析对象或者重训里程碑。

推理场景：

在推理业务中，存储的价值主要体现在RAG和KV Cache两大任务。

RAG：RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）就是给大语言模型外挂了知识库，充分利用企业已有的知识，能有效提高回答质量、减少大语言模型常常出现的幻觉问题。私有化部署大语言模型的用户通常都会应用RAG。RAG基于向量数据库，在向量数据库中进行相似性搜索。相较于传统数据库，高维向量化的数据体积更大，通常是数倍甚至十倍以上。相似性搜索还需索引，随着数据量和维度增加，索引容量会变得庞大，难以放置在内存当中。目前常用的DiskANN等技术将向量数据库索引卸载到SSD当中。不论是向量数据库的访问，还是索引卸载，都需要大容量、高随机读的SSD。

KV Cache卸载：随着业界对于降低推理成本的热情高涨，将KV Cache从昂贵的HBM卸载到SSD受到高度重视。只要KV Cache能够复用，就可以减少GPU的重复计算，高性能存储的价值由此也被推升到了与GPU同等重要的位置。KV Cache卸载是顺序写、随机和顺序读混合的IO特征，理论上TLC SSD和QLC SSD都可以满足。两类SSD的选择取决于对保存周期（容量）和用户规模（写入量）的预判。对于公有云服务，或者时髦地称之为Token工厂，需要服务的用户数量庞大，缓存驱逐频繁，建议为KV Cache卸载配置TLC SSD，甚至是DWPD≥3的SSD。对于私有化部署，用户数量较少，重视长上下文，则建议选择大容量QLC SSD，以较低的成本投入，尽可能保证KV Cache大容量、长周期的保存。

结语：

立讯智算在研发及用户合作过程中发现，Checkpoint和KV Cache均呈现顺序写、低频读的特征，尤其适合使用QLC SSD——这是来自技术方面的底气。同时，立讯智算耕耘服务器领域20余年，与Solidigm（及其前身）有十年以上的合作历史，对于Solidigm SSD的性能、品质、售后均很有信心。

在对QLC SSD优势和AI业务特点有充分认识、对Solidigm产品极具信心的共同作用下，Shanghai Cube的标准配置推荐完全采用Solidigm D5-P5336作为数据盘，并通过分布式存储将各计算节点的存储资源组织起来。

对于非互联网用户，Shanghai Cube提供的单柜128卡、风液混合、多盘位U.2存储等特点充分体现了先进性与通用性的有机结合。算、电、网、液的模块化和整机柜交付模式提升了交付效率，存储配置的灵活性和完整性使Shanghai Cube可以直接承载典型AI业务而无需企业额外进行存储节点的选型和部署。

关于 Solidigm

Solidigm是企业数据存储领域的领导者。凭借数十年的产品领导力和技术创新力，Solidigm正与客户携手推动业务转型，共同迈向以数据为中心的未来。Solidigm在打造创新产品和助力客户成功等领域处于长期领先地位，借助从核心数据中心到边缘的强大端到端产品，为AI等前沿领域的发展提供有力支持。Solidigm是 SK海力士的独立子公司，总部位于美国加州兰乔科尔多瓦，业务遍及全球。如欲了解有关 Solidigm 的更多信息，请访问[https://solidigm.com]，或关注微信公众号[SolidigmChina]。

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