在2026年黑帽网络安全大会（8月1日至6日）期间，英伟达宣布了一项重要技术进展：开源cuFile API及其底层存储软件栈。这一举措旨在优化GPU与存储设备间的数据传输效率，为AI和高性能计算领域带来显著性能提升。
cuFile API作为NVIDIA GPUDirect Storage技术的核心接口，自2021年7月随CUDA Toolkit 11.4首次发布以来，便致力于消除传统数据传输路径中的瓶颈。传统方式下，数据需先从存储设备加载至主内存缓冲区，再复制到GPU内存，这一过程增加了延迟并降低了效率。而cuFile通过DMA（直接内存访问）技术，实现了NVMe硬盘等存储设备与GPU内存的直接数据交换，绕过了CPU和系统主内存的中转环节。
这一技术革新对AI推理场景尤为重要。在分布式GPU阵列中，数据带宽不足常导致部分GPU因等待数据而闲置，形成所谓的“GPU饥饿”现象。英伟达表示，通过cuFile实现的毫秒级低延迟传输，可显著提升检索增强生成（RAG）和智能体AI等应用从深层存储中读取大型数据集的速度，从而减少GPU闲置时间，提高整体计算效率。
与此同时，英伟达还在大会上提出了Storage-Next行业倡议，联合了包括DataDirect Networks、铠侠（Kioxia）和美光科技（Micron Technology）在内的40家领先存储与闪存厂商，共同推动下一代存储技术的发展。这一倡议旨在通过跨行业合作，进一步优化存储设备与GPU的协同工作能力。
另据科技媒体siliconangle报道，英伟达正在研发一项新技术，未来可能允许SSD固态硬盘充当额外显存。这一创新若实现，将在游戏和AI场景中显著改善系统运行表现，为用户提供更流畅的体验。该技术目前处于研发阶段，具体实施细节尚未公布。
