RDMA的挑战与限制

网络配置复杂度高

需精细调优网络参数（如队列深度、流控策略），对运维团队技术要求高。

兼容性与生态壁垒

InfiniBand与RoCE/iWARP生态割裂，跨技术互通困难。 成本敏感场景的落地难度 专用网卡（如Mellanox ConnectX系列）、无损网络（低丢包率）要求推高成本。

RDMA与国产化存储的结合

绿算技术立足国产存储生态，（如长江存储+联芸主控+DeepSeek平台）中，显著提升存储性能。例如： 全闪存阵列：通过RDMA加速NVMe-oF协议，实现跨节点SSD池化的低延迟访问； AI存储：结合国产主控芯片的QLC大容量SSD，利用RDMA为GPU集群提供高带宽数据供给。

未来展望

当AI算力革命与国产芯片崛起形成历史性交汇，存储技术的进化已超越单一硬件性能的竞争，升维至“计算-网络-存储”协同创新的生态之战。绿算技术以GP5000/GP6000系列为支点，通过RDMA和国产算力深度耦合，正构建一条全自主化的存储底座——在人工智能领域，它让万亿级参数模型的训练效率逼近理论极限；在云数据中心，它使存储的延迟从“毫秒”踏入“微秒”时代；绿算技术这一创新技术，必将像deepSeek的爆发一样，共同带动国产AI生态的全面升级。