2025年了，你还以为AI是算力一个人的事儿？ 最近半年，搞AI+科研的实验室都在抓狂——花了这么多钱搞算力，为什么AI效率一点儿都没提升？ 答案：存力太差！纵使你有千卡级GPU集群，也要张个大嘴等数据！ 以某高校为例，新买了几十台机器，却因为存力跟不上，算力水平直接砍半。这好比“好马拉破车”，效率怎么起得来？ 如今，这波算存失衡直接引爆存储换代热潮，过去纠结存储成本的用户，现在彻底清醒了。更关键的是，咱们的本土方案已实现技术碾压，不仅带宽翻倍、时延骤降，实测性能还赶超国际厂商！ 以曙光存储的Parastor全闪存储平台为例。该系统通过自研五级加速（内存/SSD/网络/GPU/节点协同）、三级协同（芯片级/软硬件/AI应用）技术，竟然把AI训练速度提升了4倍，赋予AI极致性能体验。 训练周期从3个月压缩至1周，极致释放AI潜能。 最近这套全闪系统在西湖大学全面落地，实测单节点带宽150GB/s，远超原国际厂商方案（40GB/s），300万IOPS全面支持冷冻电镜，人工智能等前沿领域的数据需求。西湖大学此前便通过升级存储系统将科研效率成功提速30%，不仅在《Science》上实现了对某蛋白结构的全球首发，成果分辨率还领先同期所有文章。此次升级再次证明，只有建设跟得上算力需求的存力平台才能真的实现科研领域的AI加速度！
