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專為 AI 定義的高性能全閃存文件系統

打破存儲 IO 墻，通過 TB/s 級帶寬與微秒級延遲，為 GPU 算力構建“極速通道”。
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瞬時讀取

20~30μs 極致讀延遲
瞬時讀取

極速寫入

縮短 90% Checkpoint 寫入時間
極速寫入

無界接入

100% POSIX/S3/HDFS 協議融合
無界接入

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算力飛速增長，存儲卻成了瓶頸？
“IO 墻”效應導致算力浪費
GPU 算力增長遠超存儲 IO 進化速度。傳統存儲無法“喂飽” H200/B200 等高端 GPU，導致訓練任務中有大量時間浪費在“等數據”上，造成巨大的算力成本浪費。
“IO 墻”效應導致算力浪費
傳統 NAS 與對象存儲的缺陷
傳統 NAS：擴展性有天花板，面對 CV 領域海量小文件時元數據處理能力急劇下降。\n
對象存儲 (S3)：首字節延遲 (TTFB) 高，且不支持 POSIX 語義，難以滿足模型 Checkpoint 對極致寫入帶寬的需求。
傳統 NAS 與對象存儲的缺陷
數據孤島與搬遷噩夢
數據清洗在數據湖（對象），訓練在高性能存儲（文件）。企業被迫在集群間頻繁 Copy 數據，不僅消耗帶寬，更導致數據一致性管理混亂。
數據孤島與搬遷噩夢
熱數據極致性能，全?命周期?感流動

MeshFS 產品架構

MeshFS 專為 AI 大模型訓練、推理及大規模數據預處理設計。它基于 Shared-Everything 全共享全閃存架構，充分利用 NVMe 與 RDMA 硬件能力，提供微秒級 I/O 延遲和 TB/s 級聚合帶寬。

接入層：全協議融合與 Tier-0 緩存

作Tier-0 近算緩存：利用計算節點本地 NVMe SSD 構建持久化緩存，將讀取延遲降至 20-30μs，瞬間吸納 Checkpoint 突發寫入。全協議互通：原生支持 POSIX、NFS、SMB、S3 及 HDFS 接口。一份數據，在數據清洗、模型訓練、歸檔管理全流程中零拷貝 (Zero Copy) 流動。

核心處理層：分布式元數據與全共享架構

Shared-Everything：摒棄傳統 Shared-Nothing 的單點瓶頸，允許任意節點訪問全局數據，確保高并發下的線性性能擴展。分布式元數據分片：專為 AI 海量小文件（如 CV 圖片庫）優化，將元數據分散存儲，支持億級文件規模下的秒級檢索。

網絡與持久層：FlexPath? 智能網絡與自適應 EC

FlexPath? 引擎：專為 AI 大規模組網設計。支持多路徑聚合、RDMA/TCP 協議自適應切換，實現毫秒級故障恢復。一跳直讀 (Direct Read)：客戶端直接從存儲節點讀取數據，繞過轉發節點，比傳統并行文件系統減少 50% 以上的讀寫開銷。

智能分層：熱溫冷數據全生命周期管理

透明分層 (Tiering)：基于策略自動將冷數據下沉至低成本對象存儲 ，保留目錄結構，訪問時自動召回。實現“全閃存性能 + 對象存儲成本”的最優組合。
MeshFS 產品架構
接入層：全協議融合與 Tier-0 緩存
核心處理層：分布式元數據與全共享架構
網絡與持久層：FlexPath? 智能網絡與自適應 EC
智能分層：熱溫冷數據全生命周期管理

MeshFS 產品架構

MeshFS 專為 AI 大模型訓練、推理及大規模數據預處理設計。它基于 Shared-Everything 全共享全閃存架構，充分利用 NVMe 與 RDMA 硬件能力，提供微秒級 I/O 延遲和 TB/s 級聚合帶寬。
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接入層：全協議融合與 Tier-0 緩存

作Tier-0 近算緩存：利用計算節點本地 NVMe SSD 構建持久化緩存，將讀取延遲降至 20-30μs，瞬間吸納 Checkpoint 突發寫入。全協議互通：原生支持 POSIX、NFS、SMB、S3 及 HDFS 接口。一份數據，在數據清洗、模型訓練、歸檔管理全流程中零拷貝 (Zero Copy) 流動。
接入層：全協議融合與 Tier-0 緩存

核心處理層：分布式元數據與全共享架構

Shared-Everything：摒棄傳統 Shared-Nothing 的單點瓶頸，允許任意節點訪問全局數據，確保高并發下的線性性能擴展。分布式元數據分片：專為 AI 海量小文件（如 CV 圖片庫）優化，將元數據分散存儲，支持億級文件規模下的秒級檢索。
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網絡與持久層：FlexPath? 智能網絡與自適應 EC

FlexPath? 引擎：專為 AI 大規模組網設計。支持多路徑聚合、RDMA/TCP 協議自適應切換，實現毫秒級故障恢復。一跳直讀 (Direct Read)：客戶端直接從存儲節點讀取數據，繞過轉發節點，比傳統并行文件系統減少 50% 以上的讀寫開銷。
網絡與持久層：FlexPath? 智能網絡與自適應 EC

智能分層：熱溫冷數據全生命周期管理

透明分層 (Tiering)：基于策略自動將冷數據下沉至低成本對象存儲 ，保留目錄結構，訪問時自動召回。實現“全閃存性能 + 對象存儲成本”的最優組合。
智能分層：熱溫冷數據全生命周期管理
為什么選擇 MeshFS
極致性能
TB/s 級聚合帶寬、滿足 AI 大模型訓練高吞吐、低延遲需求
極致性能極致性能
兼容開放
無縫對接 K8s CSI、支持 TensorFlow/PyTorch 等主流框架、現有代碼零修改即可接入
兼容開放兼容開放
降本增效
通過 Tiering 技術，用 20% 的熱數據容量成本，享受 100% 的全閃性能體驗
降本增效降本增效
國產信創
完全自主研發，完美適配海光、鯤鵬等國產 CPU 及操作系統，安全可控
國產信創國產信創
典型應用場景

LLM 大模型訓練（Checkpoint 加速）

痛點

痛點

Checkpoint 寫入數據"全場等待"，停頓數分鐘。

解法

解法

Tier-0 緩存層瞬間吸收大流量，后臺異步刷盤，將 GPU 等待時間壓至秒級。

自動駕駛（海量小文件處理）

痛點

痛點

每天數百 TB 雷達/視頻數據，跨環節（采集→清洗→訓練）拷貝慢。

解法

解法

S3 接口接收，POSIX 接口訓練，全流程數據不搬遷，加速數周變天。

生命科學與基因測序

痛點

痛點

大文件批量讀入與小文件隨機讀取并存的混合負載。

解法

解法

自適應條帶化技術，同時滿足測序儀寫入與分析機的高 IOPS 需求。

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