Dec. 10, 2025

GPU 加速的儲存革命：GRAID SupremeRAID 如何釋放 NVMe 的極限潛能

傳統 RAID 瓶頸與高效能運算 (HPC) 的挑戰

在高通量資料工作負載時代，NVMe 固態硬碟 (SSD) 以其極低的延遲和驚人的讀寫速度，成為高效能運算 (HPC)、人工智慧 (AI) 訓練和大規模資料庫系統的首選儲存介質。

然而，傳統的硬體或軟體 RAID 解決方案卻成為 NVMe SSD 性能發揮的瓶頸：

  1. 傳統硬體 RAID 瓶頸：硬體 RAID 控制器依賴其專用的 CPU 核心和快取記憶體來執行 RAID 5/6 所需的複雜奇偶校驗 (Parity Calculation)。但這些專用晶片的核心數量和時脈速度遠遠跟不上數顆 NVMe SSD 的聚合 I/O 速度，導致控制器成為瓶頸。
  2. 傳統軟體 RAID 瓶頸：純軟體 RAID 雖然避免了硬體限制，但其奇偶校驗運算會佔用主伺服器 CPU 的大量核心資源，從而擠壓上層應用程式（如資料庫、虛擬機或 AI 訓練）的運算效能。

要如何消除上述的RAID瓶頸呢？首先讓我們先了解快速了解SSD的發展與設計趨勢

利用原生PCIe連接NVMe SSD的設計架構

一、 架構趨勢：從傳統匯流排轉向原生 PCIe

傳統的硬碟 (HDD) 和早期的 SATA SSD 均使用與 HDD 相同的基礎架構，並受限於 SATA 匯流排的速度上限（SATA III 規格最高為 6 Gbps）。

設計趨勢的核心轉變在於：

  • 原生 PCIe 連接 (Native PCIe Connection)：NVMe 協定專為快閃記憶體設計，使 SSD 能夠直接連接到電腦的 PCIe 匯流排 (PCI Express)。這消除了 SATA 介面帶來的頻寬和延遲限制。
  • 取代傳統協定：NVMe 取代了傳統為磁碟設計的 AHCI (Advanced Host Controller Interface) 和 SCSI 等協定。這些傳統協定每次從 CPU 核心連接到 SSD 時，都會受到同步鎖定模式的限制，無法充分發揮快閃記憶體的效能。

 

二、 NVMe 協議的技術優勢與設計突破

NVMe (Non-Volatile Memory Express) 協定是專門為利用 PCIe 高頻寬而設計的通訊介面和驅動程式。其設計目標是最大限度地發揮固態儲存的潛力，並提升企業級及客戶端系統的互通性。

技術特性 (Design Feature)

帶來的效能提升 (Performance Advantage)

高並行性 (High Parallelism)

NVMe 可支援高達 64,000 個 I/O 佇列 (Queues)，且每個佇列上有 64,000 個項目。

超高頻寬

PCIe 連接提供多通道傳輸（主流通常使用 x4 通道），頻寬遠超 SATA 介面。

低延遲 (Ultra-Low Latency)

NVMe 能直接與系統 CPU 進行資料傳輸，減少了中間層的轉換延遲。

優化效率

NVMe 協定的設計目標是優化固態儲存的性能，提供更快速的傳輸協定。

GRAID SupremeRAID：GPU 運算力的顛覆性導入

GRAID SupremeRAID 是一種獨特的 Software-Defined RAID (軟體定義 RAID) 解決方案，它巧妙地在PCIe與NVMe SSD的架構下，將 NVIDIA GPU 的運算能力引入儲存層，從根本上解決了傳統 RAID 方案中 NVMe SSD 與 CPU 之間的資料吞吐量瓶頸。

核心技術突破：利用 GPU 進行奇偶校驗卸載 (Offload)

GRAID 的核心原理是利用 NVIDIA GPU 中數以千計的 CUDA 核心所具備的極致大規模並行運算 (Massively Parallel Processing) 能力，專門處理 RAID 奇偶校驗的密集型運算：

卸載 (Offloading) 奇偶校驗運算

  • 瓶頸根源：在傳統的軟體或硬體 RAID 5/6 配置中，奇偶校驗 (Parity Calculation) 的運算密集型任務會耗盡傳統 RAID 控制器或主 CPU 的資源。特別是當多顆高速 NVMe SSD 並行工作時，CPU 無法及時處理大量的奇偶校驗數據，導致資料吞吐量受限。
  • GPU 加速：GRAID 將所有 RAID 奇偶校驗的運算任務，完全卸載到高性能 NVIDIA GPU 的 CUDA 核心上。
  • 效能釋放：GPU 擁有數以千計的並行核心，其運算能力遠超傳統 RAID 控制器或主 CPU 核心。這使得 RAID 運算能夠即時、低延遲地完成，從而消除 CPU 端的瓶頸，讓 NVMe SSD 能夠以全速性能運作。

提高 CPU 資源利用率

  • 釋放 CPU 核心：由於主 CPU 不再需要處理 RAID 運算，其寶貴的核心資源被釋放出來。
  • 數據流暢：這些被釋放的 CPU 資源可以專注於處理更高層次的任務，例如作業系統、檔案系統服務（如 Lustre 或 BeeGFS）以及上層應用程式（如 AI 模型訓練或資料庫）。
  • 結果：資料流動不再受限於 CPU 為了處理 RAID 任務而導致的排隊或延遲，整體系統的吞吐量和響應時間因此得以提升。

優勢

說明

效益

極致 I/O 性能

實現 NVMe SSD 的全速性能。讀取和寫入速度不再受限於傳統 RAID 控制器的瓶頸。

在單一伺服器上實現數百萬 IOPS 和數十 GB/s 的聚合頻寬，滿足最嚴苛的 AI 訓練和資料庫需求。

CPU 資源釋放

RAID 運算交給 GPU 處理，主 CPU 資源幾乎完全釋放給作業系統和應用程式。

提高了伺服器的整體運算效率，應用程式的運行速度和響應時間得以大幅提升。

靈活性與相容性

作為一款軟體定義的 RAID 方案，它與 NVMe SSD 品牌、各種作業系統（如 Linux）以及分散式檔案系統（如 Lustre, BeeGFS, Ceph）具有高度相容性。

簡化了硬體選擇，無需被特定品牌的 RAID 卡鎖定。

以上說明了GPU RAID如何在PCIe與NVMe SSD的架構下突破傳統RAID的效能瓶頸；

而在網路儲存架構中，網路通訊協議的性能也直接影響到遠端用戶的效率，這部分往往是最容易被忽略，需要花時間調教的部份。

 

過往企業的資料中心，基於Linux的儲存伺服器常使用的SMB (SAMBA)作為網路通訊協議，讓用戶端的Windows、Mac、Linux能容易的與資料中心傳輸檔案進行工作， 隨這資料量和影像解析度持續攀升的趨勢，傳統的方案已經難以負荷成長中的企業用量，在處理極高吞吐量和要求即時性的工作負載時，面臨到瓶頸。

Server Message Block (SMB) 協定簡介與技術基礎

Server Message Block (SMB) 是一種在網路節點間提供檔案、印表機及其他網路資源共享存取的網路通訊協定。SMB 協定採用客戶端-伺服器 (Client-Server) 模型，由客戶端發出請求，伺服器負責處理並回應。

SMB 協議在現代企業環境，特別是 Windows 系統為主的網路中，扮演著至關重要的角色。其核心功能包括：

  • 檔案共享 (File Sharing)：允許使用者像操作本地檔案一樣，讀取、寫入和管理遠端伺服器上的檔案。
  • 資源共享 (Resource Sharing)：支援網路印表機、串列埠等資源的共享。
  • 安全與權限控制 (Security & Access Control)：提供存取控制和權限管理功能，確保資料安全性。
  • 傳輸協定：SMB 運作於 OSI 模型中的應用層，通常使用 TCP/IP 作為底層傳輸協定。

Tuxera Fusion SMB：打破網路通訊協議的效能限制

Tuxera Fusion SMB 是一種專為高性能和可擴展性設計的 SMB 伺服器解決方案，特別適用於軟體定義儲存 (SDS)、HPC、雲端 PaaS 等高要求應用。透過其多執行緒 (Multi-threaded) 和模組化 (Modular) 的架構，顯著提升了 I/O 吞吐量，最大限度地減少了 CPU 使用率和記憶體佔用。

特性

技術細節

關鍵優勢與效益

極致效能與低延遲

支援 SMB 多通道 (Multi-channel)、壓縮 (Compression) 和基於 RDMA (Remote Direct Memory Access) 的 SMB Direct。

有效消除常見瓶頸，允許資料包完全繞過 CPU 處理，進一步降低延遲和 CPU 負載。

高相容性與標準支援

支援最新的 SMB 3.1.1 協定，並向後相容早期版本。

確保在各種網路環境中與 Windows 和 Mac 客戶端廣泛兼容與互通性。

企業級可靠性

提供透明容錯移轉 (Transparent Failover) 和持續可用性 (Continuous Availability) 的容錯框架。

即使在伺服器故障或維護期間，也能確保服務不間斷。

優化 macOS 客戶端

提供專門的 macOS 優化。

解決了傳統 SMB 伺服器在 Mac 工作流程中的效能問題，是媒體工作流的理想選擇。

Tuxera Fusion SMB在媒體和娛樂產業等對效能要求極高的領域中展現出突破性的速度：

  • Mac 客戶端吞吐量：可提供高達 5GB/秒 的吞吐量。
  • Windows 客戶端吞吐量：可提供高達 11GB/秒 的吞吐量。
  • 競品比較：相較於 Linux 上的原生 SMB 實作（如 Samba），Fusion File Share 快得多，尤其是在對延遲高度敏感的編輯工作流中，能避免編輯程序崩潰。

隨著 AI、HPC 和高解析度媒體工作流對資料傳輸速度和穩定性的要求不斷提高，SMB 協定不再僅限於基礎的檔案共享。Tuxera Fusion SMB 的出現，為基於 Linux 的儲存解決方案提供了一種高性能、高可擴展性且功能齊全的 SMB 替代方案，無論是在單一伺服器、叢集、容器還是雲端環境中部署，使其成為需要超低延遲和高吞吐量的企業級應用的關鍵技術。

Server Message Block (SMB) 與 GPU RAID 技術的結合

是針對高效能運算 (HPC)、AI 模型訓練以及高解析度媒體工作流等 I/O 密集型應用，提出的一種突破性系統效能解決方案。

突破I/O瓶頸：SMB與GPU RAID的融合加速技術

一、 傳統儲存架構面臨的兩大瓶頸

在高資料量、低延遲需求的時代，傳統的網路儲存架構主要面臨兩大核心瓶頸：

 

1. 網路傳輸瓶頸 (SMB/NAS 瓶頸)

傳統的網路附加儲存 (NAS) 系統，無論底層儲存速度多快，其檔案共享協定（如傳統 Linux 上的 Samba）在處理大量並行請求或極高吞吐量時，往往會因為多執行緒效率不足和CPU 負荷過重而成為限制因素。特別是，資料傳輸的延遲對於影音編輯、即時分析等工作流極為敏感。

2. 儲存控制器瓶頸 (傳統 RAID 瓶頸)

傳統的硬體 RAID 卡依賴專用的 CPU 核心來處理冗餘運算（如 RAID 5 或 RAID 6 的奇偶校驗），這對 NVMe SSD 的極高吞吐量是一種限制。當配置多顆 NVMe SSD 時，RAID 控制器的處理能力往往跟不上 SSD 的原始 I/O 速度，導致性能被扼殺。

 

二、 雙重加速：GPU RAID 與 Tuxera SMB 的協同優勢

透過結合 Tuxera Fusion File Share SMB 和 GPU RAID 解決方案 (如 GRAID SupremeRAID)，可以從網路層和儲存層同時消除上述瓶頸，實現系統整體性能的指數級提升。

 

1. 儲存層加速：GPU RAID 的突破

GPU RAID (例如 GRAID) 的核心突破在於將 RAID 奇偶校驗運算從主 CPU 轉移到專門的 GPU 核心上。

  • 釋放 CPU 資源：主 CPU 不再需要耗費大量資源處理 RAID 運算，可以將這些資源完全投入到應用程式（如 AI 模型訓練、資料庫查詢）和檔案系統服務中。
  • 消除控制器瓶頸：GPU 擁有數以千計的並行核心，遠超傳統 RAID 晶片的處理能力，這使得系統能夠全速發揮 NVMe SSD 的潛力，實現極高的 I/O 吞吐量和極低的延遲。

2. 網路層加速：高效 SMB 協定的協同

高效能 SMB 實作（例如 Tuxera Fusion File Share SMB）能夠充分利用底層 GPU RAID 提供的超高儲存性能，並將其無瓶頸地交付給網路客戶端。

  • 高效能 SMB 傳輸：Tuxera Fusion File Share 採用多執行緒模組化架構，提高了 I/O 吞吐量，並透過 SMB 多通道、壓縮和 RDMA (SMB Direct) 等技術，有效消除網路瓶頸。
  • CPU 卸載 (Offload)：透過支援 RDMA，資料封包甚至可以完全繞過 CPU 處理，進一步降低延遲和 CPU 負載。

 

三、 系統整體性能提升的量化優勢

兩者的整合實現了「1+1 > 2」的協同效應：

效能指標

突破性成果

Tuxera Fusion SMB 數據參考

高吞吐量

GPU RAID 確保後端儲存能以極限速度讀寫，而優化的 SMB 則確保這些速度能毫無損失地交付給客戶端。

Mac 客戶端可達 5GB/秒；Windows 客戶端可達 11GB/秒 的吞吐量。

低延遲

GPU RAID 降低儲存延遲，SMB RDMA 技術降低網路延遲。

確保在對延遲敏感的應用（如影音編輯）中，能夠維持穩定且低延遲的體驗。

資源利用率

GPU 卸載 RAID 運算，RDMA 卸載 SMB 網路處理。

主 CPU 負載極低，將更多核心和頻寬留給 AI 模型訓練或應用程式運算。

SMB 與 GPU RAID 的結合是建立在軟體定義儲存 (SDS) 基礎上，針對 I/O 瓶頸的終極解決方案。它不僅提高了儲存單元的本地性能極限，更確保了在網路環境中能夠以最高的效率、最低的延遲交付數據，從而徹底改變媒體、AI 和 HPC 的工作流程。

參考資料

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