铠侠 GP1：业界首款 GPU 直连 SSD，目标 1 亿 IOPS

2026-08-20 · waytomilky

8 月 5-6 日 FMS 2026，铠侠（Kioxia）拿了"Best of Show"专业存储类别大奖。获奖产品是 GP1 系列超高 IOPS SSD——业界第一款为 GPU 直连场景优化的 SSD。

"GPU 直连 SSD" 是什么意思

传统 SSD 通过 PCIe 跟 CPU 通信，CPU 再把数据转给 GPU。这个路径有两个问题：

• CPU 成了瓶颈（数据搬运工）
• 延迟增加（多一跳）

GP1 走的路线是 GPU 直连（GPU-direct）——SSD 直接挂到 GPU 的 PCIe 通道上，绕过 CPU。铠侠的设计目标是 1 亿 IOPS（每秒 1 亿次读写操作），用第二代 XL-FLASH 实现。

XL-FLASH 是铠侠的低延迟 NAND 技术，对标三星的 Z-NAND。跟普通 NAND 比：

• 普通 3D NAND 单元 cell 大、读延迟微秒级
• XL-FLASH 单 cell SLC 模式，延迟降到十几微秒
• 配合更宽的接口和并行度，IOPS 提一个数量级以上

这对 AI 工作站意味着什么

GP1 这种"超高 IOPS + GPU 直连"的产品，主要解决的是 AI 推理的实时数据加载 场景。

具体来说：

• 大模型权重快速加载：模型 100GB 起步，从传统 SSD 加载要几秒到十几秒，GP1 这种硬件可以把加载压到亚秒级
• 实时特征工程：推荐系统、风控模型需要从存储里频繁取实时特征
• RAG 检索增强：向量数据库放 GP1，LLM 实时取 embedding

铠侠把这个定位叫"用闪存层扩展 HBM"——和 HBF（上一篇文章）目标类似，但走的是 SSD 形态路线。两者不冲突：

• HBF 是新存储介质（OCP 标准化中）
• GP1 是现有 SSD 形态的极限性能

关键数字

FMS 2026 公布的关键规格：

• 1 亿 IOPS（目标值，工程样片级别）
• 第二代 XL-FLASH（单 cell SLC）
• GPU 直连（PCIe Gen5 通道）
• 低延迟：相对传统 NVMe SSD 降低一个数量级
• "Best of Show" 专业存储类别

跟消费者/站长的距离

这是企业级硬件，离 DIY 装机还远。但要理解两个趋势：

1. GPU 不再只跟 HBM 协作。未来你会看到 GPU ↔ HBM、HBF、GP1 三层存储各自负责不同延迟/容量段的设计。这跟经典 CPU 体系里的 L1/L2/L3/主存/磁盘 是一回事。 2. AI 推理的"存储墙"在被逐步拆解。HBM 容量贵是 AI 落地的硬约束，HBF 和 GP1 都是用 NAND 层去做容量补充。不同的实现路径，看谁先跑到能买到的产品。

我自己的判断

1. 1 亿 IOPS 是工程样片数字。量产产品大概率会调整到 50M-80M IOPS 区间，但仍然是 NVMe SSD 主流水平（普通企业级 SSD 是几十万 IOPS）的 10 倍以上。 2. 铠侠押 GPU 直连是赌一个未来：未来 AI 服务器存储拓扑会更"专"，而不是通用 NVMe 配 GPU。 3. 实际部署效果取决于软件栈是否优化到位。硬件到软件生态要 1-2 年才能稳定。

局限

• 量产时间表没公布
• 跟 HBF 的关系：互补 vs 竞争，铠侠的策略是同时做 HBF 联盟和 GP1
• 企业级价格不会便宜

小结

铠侠 GP1 是 FMS 2026 上最直观的产品突破。HBM 太贵、SSD 太慢，GP1 用现有 NAND 工艺把延迟压到接近 HBM 的水平。对站长和 AI 开发者来说，现在不用买，但要意识到 AI 推理的硬件栈正在快速重新分层。