任何 I/O 延迟（以毫秒计）都会浪费昂贵 GPU 的算力。TS-h1290FX 搭载 NFS over RDMA，确保存储效率与运算速度同步提升。
虽然 AI 训练成本取决于 GPU 运行时间，但存储 I/O 瓶颈可能会浪费超过 40% 的运算时间。
每次读取数据时，CPU 都需要处理 TCP 包和上下文切换。这些操作对 AI 运算毫无贡献，却暗中消耗高达 99% 的 CPU 资源。
在传统 NFS 下，数据在内核与用户空间之间需要复制 4–6 次才能到达 GPU，每增加 1 微秒延迟都会影响算力。
例如，在 8×H100 集群下，云端成本每小时超过 US$24。如果 GPU 使用率因等待数据降至 60%，约 US$10 每小时将浪费。
利用 Kernel Bypass 和 Zero-Copy 技术，消除传统 NFS 的多余内存复制与 CPU 负担。所有协议处理均由硬件负责，大幅减少 GPU 等待数据的时间。
AI 训练即时响应。
释放服务器资源，专注运算。
网络速度较高可达 100Gbps。
让昂贵 GPU 始终高效运行。
升级至 TS-h1290FX 全快闪阵列，释放运算节点的完整潜能。
