Mit dem offiziellen Start von cuFile als Open-Source-Speichertechnologie am 9. August 2026 strebt NVIDIA eine engere Verzahnung von SSD-Speichern und Grafikprozessoren (GPUs) an. Die Initiative zielt darauf ab, den Datendurchsatz in KI-Systemen maßgeblich zu steigern und Engpässe in der Kommunikation zwischen Speicherkomponenten und Recheneinheiten zu beseitigen.
Strategische Öffnung auf der Speicher-Fachkonferenz
Bereits im Rahmen der Fachkonferenz Future of Memory and Storage (FMS), die vom 4. bis zum 6. August 2026 in Santa Clara stattfand, kündigte NVIDIA die Freigabe der cuFile-API sowie des zugehörigen Software-Stacks als Open Source an. Die Technologie ist ein integraler Bestandteil von GPUDirect Storage und dient dazu, Daten direkt zwischen dem Speicher und dem GPU-Speicher zu transferieren. Dabei wird der bisher notwendige Umweg über die CPU, der sogenannte CPU-Bounce, vermieden. Durch die Reduzierung unnötiger Kopiervorgänge soll die Effizienz der Infrastruktur gesteigert werden, wobei cuFile ausdrücklich nicht als Ersatz für den Video-RAM (VRAM) konzipiert ist.
Für die künftige Verwaltung und Weiterentwicklung der Technologie wurde die neue GitHub-Organisation xio-sig ins Leben gerufen. Als Maintainer fungieren neben NVIDIA namhafte Branchenakteure wie Google, Intel und Meta. Das Projekt umfasst verschiedene Komponenten, darunter cuFile, cuFileConformance sowie die Bibliotheken libxFile und xioLinux.
Technologische Herausforderungen bei KI-Workloads
Ein zentrales Problem aktueller Speicherlösungen bei der KI-Inferenz sind sehr kleine Datenzugriffe in der Größenordnung von 512 Byte. Herkömmliche SSD-Controller sind hingegen primär für Zugriffe von 4 Kilobyte (4KB) optimiert. Um diese Diskrepanz zu adressieren, hat NVIDIA das SCADA-Framework vorgestellt. Dieses ermöglicht einen von der GPU initiierten Speicherzugriff und verlagert den sogenannten Storage-Control-Path direkt auf die Recheneinheit.
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Im Zuge der sogenannten Storage-Next-Initiative arbeitet NVIDIA mit über 40 Herstellern zusammen, darunter Unternehmen wie DDN, KIOXIA und Micron. KIOXIA entwickelte in diesem Zusammenhang den XL-Flash, der speziell auf die Anforderungen von 512-Byte-Zugriffen zugeschnitten ist. Der Hersteller Micron konnte in Testreihen bereits die Leistungsfähigkeit moderner Konfigurationen demonstrieren: Mit 44 Gen6-SSDs, drei PCIe-Switches und drei H100-GPUs wurden etwa 230 Millionen Lesevorgänge pro Sekunde bei 512-Byte-Zugriffen erzielt. Dies entspricht rund 95 Prozent der theoretischen Maximalleistung, während die CPU nahezu im Leerlauf verblieb.
Roadmap und Hardware-Unterstützung
Neben den Fortschritten im Speicherbereich präsentierte NVIDIA Leistungsdaten zur Vera-CPU. Diese erreiche bei Aufgaben wie Kompression und Verschlüsselung einen bis zu 3,21-mal höheren Durchsatz als vergleichbare x86-Systeme. Für die Zukunft sieht die Roadmap die Entwicklung von Gen7-SSDs vor, die eine Leistung von bis zu 100 Millionen Input/Output-Operationen pro Sekunde (IOPS) erreichen sollen.
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Die praktische Umsetzung in marktreifen Systemen wird für die zweite Jahreshälfte 2026 erwartet. Partner wie Dell, HPE, IBM, VAST Data, WEKA und DDN planen entsprechende Lösungen. Sven Oehme, CTO bei DDN, unterstrich in diesem Kontext, dass der Erfolg im Bereich der Künstlichen Intelligenz maßgeblich durch die Produktivität der eingesetzten Infrastruktur definiert werde und nicht allein durch deren bloßen Besitz.
Obwohl die offizielle Ankündigung und der Launch vollzogen sind, war der Quellcode der Technologie unmittelbar nach der Präsentation Anfang August noch nicht vollständig veröffentlicht. Die Branche erwartet die finale Bereitstellung in der GitHub-Organisation in den kommenden Wochen.
