突破 AI 性能瓶颈
统一的存储架构让 GPU 持续满负荷运转，消除常见的 I/O 等待。
您的难题
数据瓶颈让 GPU 长期空转，算力利用率只有 35-50%。
我们的方案
统一且可弹性扩展的架构，将计算与存储融为一体，实现数据实时流转。
最大化投入产出
我们确保您在 GPU 上花的每一分钱，都真正用于 AI 训练、推理与部署。
实证：
接近
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的 GPU 利用率消除数据吞吐这一瓶颈后，我们在大规模训练测试中实现了 97% 的 GPU 利用率，远高于多数环境常见的 50–60%。
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实测交付的 GPU 利用率。
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高于行业标准水平。
HPC 级
测试中对标的性能表现。
经过验证
基于真实 AI 基准测试的设计。
核心亮点
统一命名空间与智能数据管理
统一命名空间
我们专为 AI 优化的存储，为您的所有数据提供单一全局命名空间。无论数据位于对象存储还是流式管道，Atlas Cloud 都能纳入同一体系统一管理。
智能管理
我们对数据进行精细的追踪与索引，从而提供即时快照、文件克隆，以及覆盖整个数据集的细粒度访问控制。
直接访问
AI 模型直接在权威数据源上训练，无需繁琐的拷贝或 ETL，从训练到推理始终保持一致的数据可访问性。
GPU 优先设计
智能数据分层与缓存确保热数据始终在正确的时间出现在正确的位置，GPU 永不空转。
关键特性
技术特性一览
全共享架构
所有计算节点通过 NVMe-oF 同时访问同一数据池，将吞吐能力最大化。
Fat-Tree 网络拓扑
高带宽、低延迟的网络设计消除拥塞，确保每一张 GPU 都能全速读取数据。
NVMe 闪存与智能缓存
端到端 NVMe 存储配合智能缓存，提供每秒数 GB 级吞吐与海量 IOPS，性能对标领先的 AI 云（行业测试中达 100 GB/s 与 100 万以上 IOPS）。
统一命名空间
横跨云端与本地环境的单一全局数据命名空间，简化数据管理与协作，彻底告别数据孤岛。
预约演示
