随着数字化转型升级及云计算、物联网、人工智能、5G 等新兴技术的迅速发展和应用部署，全球数据量正在无限制地扩展和增加。根据国际权威研究机构 IDC 预测，2018 年到 2025 年之间，全球产生的数据量将会从 33ZB 增长到 175ZB，复合增长率将达到 27%，其中，超过 80% 的增长数据为非结构化数据。

数据存储技术已成为数字经济发展过程中不可或缺的底层基座。然而，随着非结构化数据不断增加，以服务器为中心的传统分布式存储方案在数据存储容量，成本，速度，安全，稳定，运维等方面已无法满足海量数据存储要求，已成为制约数字经济发展的一个瓶颈。

在此形式下，NVIDIA 秉持打造低时延、高吞吐、高可靠、开放型基础设施的设计理念，提出了基于IPFS 的高性能 InfiniBand SSD 池化解决方案 , 该解决方案旨在解决传统解决方案痛点，为海量数据存储业务赋能。

传统解决方案算力高低依赖 CPU / GPU 与 SSD 之间的数据传输带宽，而CPU / GPU 与 SSD 之间带宽又受限于本机 SSD 的数量。在此情况下，提高 SSD 并行性虽可在一定范围内降低计算时间，但会增加集群的采购成本， 并且无法做到无限扩容。

受限于本机一体架构的制约，传统解决方案通常也无法做到CPU 计算与 GPU 计算的平衡。于此同时，SSD 作为 cache 的利用率偏低，导致使用成本偏高。

IPFS ( Inter Planetary File System，“星际文件系统” )，是一种点对点（P2P）的分布式文件系统，可提供永久性和安全性存储，保证数据的隐私性，提供更快的数据读/写速度，及无限扩展能力。NVIDIA IPFS 网络存储解决方案，从 SSD 池化入手，借助 InfiniBand 网络极高的传输带宽，基于 Credit 的流控技术保证传输报文不丢包高质量传输，超低的传输时延等特性，将 SSD 从本地计算资源剥离出来，构造成共享存储资源池。

该解决方案可大幅提高 SSD 输出传输的带宽，有效提高 SSD 的使用率，从而提升了集群整体的数据封装效能，降低了整体采购成本。同时，依托 NVIDIA 的故障快照及网络管理等技术，可提高自动化、管理、监控方面的应用水平，有效降低运维压力。

NVIDIA IPFS 网络存储解决方案还具备以下优势：

打破算力配比束缚，打破性能瓶颈，提高整体性能：整体解决方案具备高度弹性及兼容性，CPU 算力平台兼容 AMD、Intel 众多计算平台；存储资源平台支持 NVMe SSD、Sata SSD、SAS SSD、HDD 等多种存储方案，GPU 算力平台全面支持 CUDA 的显卡，并可按需接入 FPGA。

复用率高，节约使用成本：相比于单机方案，整体解决方案利用 SSD 共享方式提高了 SSD 的利用率，减少 SSD 使用数量，节约至少50% 的 SSD 采购成本。

简化算力优化配置，快速实现算力资源解耦：整体解决方案以软件形式动态调整 CPU 与 GPU 算力资源的对应关系，实现 CPU 资 源与 GPU 资源完全解耦，简化计算资源优化配置过程，可快速适配各类业务场景、 大幅降低人力成本及算力切换时间周期。

不同工作模式自由切换，改造费用低，封装效率高：整体解决方案通过池化及共享方式，可实现 64GB/ 32GB 等不同封装模式的快速切换，整体改造费用低，提高封装效率及提高算力，有效降低运营成本。

相比于现有集成方案，NVIDIA IPFS 网络存储解决方案可使得整体封装性完整性提升 30%-70% 左右；于此同时，由于采用池化 SDD 方式，提升了 SSD 整体复用率，可有效降低 50% 以上的 SSD 使用成本；综合的性价比提升 20%-30%；通过场景化设计，该解决方案亦可快速适配各类业务场景需要，实现业务模型之间的无缝切换。