Nvidia hat die cuFile-Schnittstelle sowie die dazugehörigen APIs unter einer Open-Source-Lizenz zur Verfügung gestellt. Die Technologie ermöglicht einen direkten Speicherzugriff durch Grafikprozessoren (GPUs) und zielt darauf ab, die Latenzzeiten bei datenintensiven Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) auf den Bereich von Mikrosekunden zu reduzieren. Durch den Einsatz dieser Software wird der Datentransfer zwischen Speichergeräten und dem GPU-Speicher optimiert, indem die Einbindung der zentralen Recheneinheit (CPU) minimiert wird.
Strategische Partnerschaften und die Storage-Next-Initiative
Die Veröffentlichung der cuFile-APIs wird von namhaften Branchengrößen unterstützt. Als Gründungs-Maintainer des Projekts fungieren die Technologiekonzerne Google, Intel und Meta. Die Ankündigung erfolgte im Rahmen des Branchen-Events Future Memory and Storage (FMS), das in der ersten Augustwoche in Santa Clara stattfand. Nvidia nutzte diese Plattform zudem, um die sogenannte Storage-Next-Initiative vorzustellen, an der sich mehr als 40 Unternehmen beteiligen, darunter DDN, Kioxia und Micron.
Ein früher Anwender der cuFile-Schnittstellen ist das Unternehmen DDN, das die Technologie in seine Infinia-Plattform integriert hat. Ziel dieser Zusammenarbeit ist es, die Datenpfade für KI-Workloads effizienter zu gestalten. Branchenanalysten werten diesen Schritt nicht als direkten Ersatz für physische Speicherkapazitäten, sondern als eine signifikante Verbesserung der ökonomischen Effizienz bei der Inferenz, also der Anwendung trainierter KI-Modelle.
Leistungsdaten und hardwarenahe Optimierungen
In technischen Demonstrationen wurden die Potenziale der neuen Speicherarchitektur verdeutlicht. Eine Testkonfiguration von Micron erreichte etwa 230 Millionen zufällige Lesevorgänge (512-Byte-Blöcke) pro Sekunde. Dieses System bestand aus einem Server mit 44 Gen6-SSDs, drei PCIe-Switches und drei H100-GPUs. Dabei wurden rund 95 Prozent der theoretischen Nennleistung erzielt, während die CPU-Auslastung nahezu im Leerlauf verblieb.
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Ergänzend dazu wurde das SCADA-Framework vorgestellt, das direkte Lese- und Schreibzugriffe auf den Speicher ohne CPU-Beteiligung ermöglicht, um den Druck auf den Arbeitsspeicher (DRAM) zu verringern. Parallel dazu lieferte die Vera-CPU von Nvidia bei Aufgaben der Kompression und Verschlüsselung einen bis zu 3,21-mal höheren Durchsatz im Vergleich zu herkömmlichen x86-Architekturen.
Weitere Software-Updates betreffen das RTX Neural Texture Compression (NTC) SDK für ARM64-Systeme. Diese Technologie soll die Nutzung des Grafikspeichers (VRAM) um bis zu 85 Prozent reduzieren. Erste Laptops der Serie RTX Spark, welche diese Optimierungen nutzen, werden für das Ende des laufenden Jahres erwartet.
Marktentwicklung und operative Herausforderungen
Auf der geschäftlichen Ebene verzeichnet Nvidia weiterhin ein starkes Wachstum. Für das erste Quartal des Fiskaljahres 2027 meldete das Unternehmen im Bereich Datenzentren einen Rekordumsatz von 75,2 Milliarden US-Dollar. Im Zuge dieser Nachrichten stieg die Nvidia-Aktie um 4,44 Prozent auf einen Wert von 221,34 US-Dollar. Flankiert wurde dieser Aufwärtstrend durch die Ankündigung von Elon Musk, dass das Raumfahrtunternehmen SpaceX künftig ausschließlich KI-Chips von Nvidia erwerben werde. Diese Aussage wurde von der AMD-Vorstandsvorsitzenden Lisa Su öffentlich relativiert. Trotz der positiven Umsatzdaten senkte Phillip Securities das Kursziel für das Papier auf 290 US-Dollar.
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Zudem ist Nvidia als Premier Member dem Linux Vendor Firmware Service (LVFS) beigetreten, neben Partnern wie Dell, HP und Lenovo. Dies soll die Bereitstellung sicherer Firmware-Updates über das Tool fwupd verbessern.
Trotz der Fortschritte im Bereich der Speichertechnologie sieht sich Nvidia mit Softwareproblemen konfrontiert. Nutzer des aktuellen Treibers 610.57.04 berichten vermehrt von Fehlermeldungen und Abstürzen in Anwendungen wie Halo Infinite oder Wuthering Waves. Auch bei der Simulationsplattform Isaac Sim 6.0.1 treten Probleme in Verbindung mit der RTX PRO 6000 Blackwell-Hardware auf. Hier wird derzeit die Verwendung älterer Treiberversionen empfohlen, was jedoch in geteilten Serverumgebungen oft schwer umsetzbar ist.
