Train Faster，喂饱每一张 GPU
让训练不再等盘：
全闪 Shared-Everything 架构 + RDMA，消除单点热点。
Tier-0 本地缓存：
将热数据推到离 GPU 最近的地方，读延迟压至 20-30μs，单机吞吐达 50GB/s+。
多协议融合：
原生支持 POSIX, HDFS, S3，数据清洗与训练无需搬迁。
Infer Deeper，拆掉推理内存墙
KVCache L3 外部内存
将海量 KV Cache 卸载至高性能 NVMe 池，成本仅为 HBM/DRAM 的 1/100。
算存融合架构
消除网络瓶颈，性能可达 DRAM 的 90% 以上，稳定支撑超长上下文。
生态无缝兼容
即插即用对接 vLLM, SGLang, LMDeploy 等主流推理框架，模型无需修改。
Store Smarter，夷平数据
全局统一视图
通过全局命名空间，将跨地域、跨云的异构存储虚拟化为单一逻辑数据湖。
智能数据流动
基于访问热度，数据在高性能层（MeshFS）与低成本层（HDD/Cloud）间自动流转。
无限弹性扩展
纳管第三方存储与公有云对象，支撑 EB 级 AI 资产管理。
Train Faster，喂饱每一张 GPU
让训练不再等盘：
全闪 Shared-Everything 架构 + RDMA，消除单点热点。
Tier-0 本地缓存：
将热数据推到离 GPU 最近的地方，读延迟压至 20-30μs，单机吞吐达 50GB/s+。
多协议融合：
原生支持 POSIX, HDFS, S3，数据清洗与训练无需搬迁。
Infer Deeper，拆掉推理内存墙
KVCache L3 外部内存
将海量 KV Cache 卸载至高性能 NVMe 池，成本仅为 HBM/DRAM 的 1/100。
算存融合架构
消除网络瓶颈，性能可达 DRAM 的 90% 以上，稳定支撑超长上下文。
生态无缝兼容
即插即用对接 vLLM, SGLang, LMDeploy 等主流推理框架，模型无需修改。
Store Smarter，夷平数据
全局统一视图
通过全局命名空间，将跨地域、跨云的异构存储虚拟化为单一逻辑数据湖。
智能数据流动
基于访问热度，数据在高性能层（MeshFS）与低成本层（HDD/Cloud）间自动流转。
无限弹性扩展
纳管第三方存储与公有云对象，支撑 EB 级 AI 资产管理。
挑战
万卡训练 Checkpoint 写入导致长时间停顿。
成效
利用 MeshFS 将 Checkpoint 写入时间缩短 90%，GPU 停顿从分钟级压缩至秒级。
挑战
百万级 Token 上下文对 HBM 造成巨大压力。
成效
MeshFusion 稳定支撑长窗口，成本大幅降低。TTFT 仍优于纯 DRAM 方案。
挑战
海量小文件导入、数据清洗、训练间反复拷贝。
成效
实现从采集到训练的全流程数据零拷贝，极大加速模型迭代。
