英伟达发布SCADA新架构并开源cuFile，GPU直连硬盘性能提升5倍

8月5日，在FMS 2026峰会上，英伟达宣布了两件大事：一是将GPU存储加速API cuFile全面开源；二是发布了SCADA全新存储架构。

这两件事都指向了同一个目标：让GPU绕过CPU，直接读写存储设备。

SCADA架构登场：性能提升5.3倍，硬件成本降低21.7倍

长期以来，GPU读取任何存储数据都必须经过CPU（负责管理文件系统、提交命令、返回数据）。对于大块数据传输，这种模式还能接受。但当AI推理每秒产生数百万次512字节的微小读取请求时，CPU就成了瓶颈。

每次操作都要经历“GPU内核完成→控制权交回CPU→CPU设置传输→启动下一个内核”的流程，微秒级的开销在百万次请求下被无限放大。即便此前GPUDirect Storage（GDS）技术已经实现了数据通路绕开CPU，但底层指令控制依旧依赖CPU，小粒度任务极易耗尽IO资源，拖垮了整套AI集群。

而全新SCADA（规模化加速数据访问）架构彻底解决了这一痛点，它允许GPU直接发起存储I/O请求，直接管控NVMe硬盘队列深度，不再需要CPU参与调度。

实测数据显示，在数据分析场景下，SCADA读写速度是传统CPU调度模式的5.3倍；在同等业务负载下，硬件综合成本最高可降低21.7倍；在美光参考设计中，3张H100即可驱动44块PCIe Gen6 SSD，跑出2.3亿次随机读IOPS，单服务器存储吞吐达118GB/s，调度CPU全程近乎空载。

同时，SCADA兼顾安全设计，采用分层隔离架构：业务高速运行模块脱离可信计算基底，特权组件统一管控存储访问权限，兼顾极致速度与数据安全，杜绝内存越权读写漏洞。

cuFile全面开源：从私有到通用，开启AI存储开放新时代

cuFile是GPUDirect Storage下的一个软件库，它允许GPU直接从存储中读取数据。英伟达将其完整开源，代码托管在GitHub新成立的XIO-SIG组织下，创始维护者包括Google、Intel、Meta和NVIDIA。

英伟达存储技术副总裁Jason Hardy表示，开源cuFile，旨在推动AI存储行业更广泛的技术采用与互操作性，使cuFile成为面向AI原生存储的开放基础，而非英伟达的专有接口。

据悉，英特尔也已加入开源组织并参与代码维护。这标志着传统CPU主导IO调度的格局被颠覆，cuFile与SCADA从英伟达私有技术，升级为全行业通用开源标准。

英伟达推出了基于Vera BlueField-4存储处理器的STX整机架构

软件革新离不开硬件支撑，英伟达还同步推出了基于Vera BlueField-4存储处理器的STX整机架构，并计划2026年下半年正式商用。

这套模块化机架级平台搭载Vera Rubin芯片、Spectrum-X高速以太网，搭配统一DOCA安全栈，可在数据传输全链路持续执行安全策略；同时配套CMX上下文存储层，专门承载长上下文、多轮Agent推理的KV缓存，补齐AI存储分层能力。

从GPUDirect Storage到SCADA，从cuFile闭源到开源，英伟达正通过一系列技术协同策略，重新定义AI时代“GPU如何访问数据”的底层规则。