Train Faster，喂飽每一張 GPU
讓訓練不再等盤：
全閃 Shared-Everything 架構 + RDMA，消除單點熱點。
Tier-0 本地緩存：
將熱數據推到離 GPU 最近的地方，讀延遲壓至 20-30μs，單機吞吐達 50GB/s+。
多協議融合：
原生支持 POSIX, HDFS, S3，數據清洗與訓練無需搬遷。
Infer Deeper，拆掉推理內存墻
KVCache L3 外部內存
將海量 KV Cache 卸載至高性能 NVMe 池，成本僅為 HBM/DRAM 的 1/100。
算存融合架構
消除網絡瓶頸，性能可達 DRAM 的 90% 以上，穩定支撐超長上下文。
生態無縫兼容
即插即用對接 vLLM, SGLang, LMDeploy 等主流推理框架，模型無需修改。
Store Smarter，夷平數據
全局統一視圖
通過全局命名空間，將跨地域、跨云的異構存儲虛擬化為單一邏輯數據湖。
智能數據流動
基于訪問熱度，數據在高性能層（MeshFS）與低成本層（HDD/Cloud）間自動流轉。
無限彈性擴展
納管第三方存儲與公有云對象，支撐 EB 級 AI 資產管理。
Train Faster，喂飽每一張 GPU
讓訓練不再等盤：
全閃 Shared-Everything 架構 + RDMA，消除單點熱點。
Tier-0 本地緩存：
將熱數據推到離 GPU 最近的地方，讀延遲壓至 20-30μs，單機吞吐達 50GB/s+。
多協議融合：
原生支持 POSIX, HDFS, S3，數據清洗與訓練無需搬遷。
Infer Deeper，拆掉推理內存墻
KVCache L3 外部內存
將海量 KV Cache 卸載至高性能 NVMe 池，成本僅為 HBM/DRAM 的 1/100。
算存融合架構
消除網絡瓶頸，性能可達 DRAM 的 90% 以上，穩定支撐超長上下文。
生態無縫兼容
即插即用對接 vLLM, SGLang, LMDeploy 等主流推理框架，模型無需修改。
Store Smarter，夷平數據
全局統一視圖
通過全局命名空間，將跨地域、跨云的異構存儲虛擬化為單一邏輯數據湖。
智能數據流動
基于訪問熱度，數據在高性能層（MeshFS）與低成本層（HDD/Cloud）間自動流轉。
無限彈性擴展
納管第三方存儲與公有云對象，支撐 EB 級 AI 資產管理。
挑戰
萬卡訓練 Checkpoint 寫入導致長時間停頓。
成效
利用 MeshFS 將 Checkpoint 寫入時間縮短 90%，GPU 停頓從分鐘級壓縮至秒級。
挑戰
百萬級 Token 上下文對 HBM 造成巨大壓力。
成效
MeshFusion 穩定支撐長窗口，成本大幅降低。TTFT 仍優于純 DRAM 方案。
挑戰
海量小文件導入、數據清洗、訓練間反復拷貝。
成效
實現從采集到訓練的全流程數據零拷貝，極大加速模型迭代。
