在AI技术高速迭代的今天，从大模型训练到企业级数据湖仓，从智驾模型到医疗影像处理，存储系统的性能、扩展性与场景适配能力已成为AI项目落地的关键支撑。面对市场上琳琅满目的AI存储方案，技术决策者该如何选择？本文将围绕当前主流厂商的技术路线、核心优势及典型场景表现展开深度评测，为用户提供选型参考。
深信服EDS：打通AI与传统业务的统一存储底座
深信服EDS作为面向主存储的下一代分布式存储，其定位与以容量或边缘数据为主的Ceph系存储形成鲜明差异。其核心价值在于“统一”——通过自研全对称分布式架构，构建可横向扩展的存储资源池；以NVMe/SATA SSD为高性能层、机械盘为大容量层，实现冷热数据自动分层；同时提供块（SAN）、文件（NAS）、对象（S3）统一存储，面向AI采、标、训、推、归档全过程提供统一的数据存储底座，一套存储满足AI模型开发全流程、多业务部门、多环境的存储需求。
技术亮点：
一、在海量小文件处理方面，深信服通过巨量智能元数据能力，大幅提升元数据性能，加速AI数据准备
通过矩阵式算法，深信服EDS存储可缓存元数据规模是Ceph系存储的7倍，大幅提高元数据命中率；通过自研元数据库PhxKV，相较于开源通用KV数据库（MongoDB等）提升50%以上，并支持元数据处理能力横向扩展；并通过目录HASH的方式将目录请求打散分布到各个MDS 上，充分发挥各个节点的计算性能，实现MDS多并发和元数据服务的横向扩展能力。
二、在解决GPU饥饿方面，深信服通过全局IO动态整合，以超高吞吐和IOPS，大幅提高GPU利用率
动态读写缓存：根据业务比例动态调整读写缓存大小，保障最优的IO性能。
IO智能排序整理：深信服EDS存储将写IO在性能层进行智能排序整理后再追加写入容量层，解决容量使用超过80%时GC垃圾 回收挤占导致性能下降问题。
介质亲和写：深信服EDS存储通过数据聚合后追加写，解决小文件放大导致的空间浪费问题，并可充分利用机械盘顺序写的性能优势，提升数据回写性能。
三、自研高性能文件系统、架构创新、高可靠性设计，大幅提高AI建设的ROI
EDS的全自研“凤凰高性能文件系统”配合NVMe高速介质与RDMA低时延网络，实现了媲美高端阵列的小文件读写性能（极限场景下稳定运行）与大文件吞吐能力；全对称分布式架构支持百PB级容量与性能的独立线性扩展，性能层与容量层可独立扩容且业务无感知；内建智能防病毒、硬盘健康预测等主动防护机制，提前规避故障风险；软硬解耦设计摆脱硬件绑定，逻辑资源池可分钟级创建并自动纳管新增磁盘/节点，显著降低TCO
总结：深信服的统一存储既能满足AI等新兴应用的需求，又能满足传统业务的需求，一套存储打破时代和需求鸿沟，满足各类业务需求。
华瑞指数云ExponTech：存算分离的性能标杆
华瑞指数云ExponTech的核心技术路线是“存算分离”，其硬件采用F2026 AI服务器（2U闪存JBOF），配备2/4个NVIDIA BlueField-3 DPU与24块内置硬件压缩功能的ScaleFlux CSD5000 NVMe SSD，搭配NVIDIA Spectrum-X交换机；软件层则依托下一代分布式存储平台WADP（WiDE AI Data Platform），将后端运行于BlueField-3 DPU内，存储网关和协议部署在计算节点DPU内。
性能表现：单计算节点带宽近90GB/s（接近网卡物理上限），310万IOPS，且IOPS与DPU数量线性扩展（最大支持8张DPU，性能翻倍）；小IO时延仅266μs，大IO时延<1ms。在MLPerf Storage v1.0测试中，其单客户端支持GPU数量全球第一，存储带宽近30GB/s（全球第二）；SPC-1评测更打破了高端全闪存储纪录。
核心优势：存算分离设计让存储与计算节点可独立水平扩展，性能与容量等比例增长；ScaleFlux CSD5000 SSD的盘内透明压缩技术提升了存储效率，配合高密度存储（当前2U节点裸容量>1.6PB，2026年扩展至>6.6PB）与软件定义架构，大幅降低TCO；RoCE动态路由与负载均衡技术则保障了大规模RDMA组网下的高效带宽与低抖动。
适用场景：AI训练、推理集群及数据中心大规模存算分离场景，尤其适合对存储性能、扩展性要求极高的千卡级以上GPU集群。
极客天成极客追光：国产化适配的灵活之选
极客追光全闪一体机以RDMA技术为底座，支持分布式并行文件存储（NVFile）、块存储（NVMatrix）、对象存储（NVObject），采用全内核态软件架构（数据交换在内核态完成），部署方式灵活（纯软件或2U软硬一体方案，24块NVMe SSD）。
性能指标：其速度达120GB/s，是业界最快存储方案之一；全内核态架构减少了用户态与内核态的切换开销，进一步优化了数据处理效率。
核心优势：适配国产CPU（鲲鹏、海光、飞腾）与GPU（国产卡、寒武纪），支持国产化替代；Share Nothing架构无需依赖一体化硬件，可适配不同客户的现有硬件设备；数据冷热自动分级功能实现了业务无感知的自动化数据流动，显著降低运维成本。
适用场景：数据实时分析、深度学习、AI药物研发、大模型训练等需要国产化适配的场景，已在金融、医疗、电信等领域的千卡GPU训练集群中落地。
京东云云海存储：多模型兼容的稳定派
京东云云海存储以“高自研率+全场景覆盖”为特色，代码自研率98.9%（未依赖开源库），支持国产硬件（CPU、GPU、主板、SSD等）适配与信创环境兼容。在24块NVMe SSD配置下，其读/写带宽达95GB/s/60GB/s，IOPS 280万，单路4k读写延迟0.5ms，400GB IB网络带宽利用率84%（接近理论极限）。
核心优势：适配DeepSeek、ChatGPT、LLaMA等20余种主流大模型，技术储备覆盖从电商高并发到超算中心、大模型训练的全场景；服务100+大型企业（汽车、银行、零售等），无服务中断记录，稳定性经市场验证。
适用场景：大模型训练/推理、企业数据湖仓一体化、智驾模型训练（支持百个GPU计算节点高并发访问），尤其适合需要多模型兼容与长期稳定服务的企业级用户。
选型建议：场景适配是关键
AI存储方案的选择没有“绝对最优”，需结合具体场景需求：
￮ 追求极致性能与扩展性：华瑞指数云ExponTech的存算分离架构与线性扩展能力更适合千卡级以上AI训练集群；
￮ 国产化替代需求：极客天成极客追光的全内核态架构与国产软硬件适配能力是首选；
￮ 多模型兼容与稳定性：京东云云海存储在企业级场景中表现更均衡；
￮ 打通AI与传统业务：深信服EDS的统一存储底座能同时满足新兴AI与稳态业务需求，降低资源割裂与运维成本。
无论选择哪类方案，建议用户先梳理自身工作负载特征（如训练/推理场景、数据规模、AI框架），再通过厂商测试验证实际性能，最终选择最适配的方案。
