今天（11月14日），范式智能正式發(fā)布專(zhuān)為開(kāi)源機器學(xué)習數據庫OpenMLDB定制的高效存儲擴展卡——Fusion-NAND。產(chǎn)品旨在以極具競爭力的成本，為AI實(shí)時(shí)特征計算與長(cháng)窗口分析場(chǎng)景提供近似內存的體驗，顯著(zhù)降低企業(yè)部署高性能機器學(xué)習應用的總擁有成本（TCO），標志著(zhù)AI數據基礎設施在性能與成本的平衡上邁出關(guān)鍵一步。范式智能聯(lián)合創(chuàng )始人、首席科學(xué)家陳雨強出席發(fā)布活動(dòng)，并對產(chǎn)品進(jìn)行了介紹。

01 AI特征工程的“一致性”挑戰與OpenMLDB的破局

OpenMLDB：是范式智能開(kāi)源的一套面向機器學(xué)習場(chǎng)景的數據庫系統

主要解決：“訓練時(shí)用的特征”和“線(xiàn)上實(shí)時(shí)推理時(shí)用的特征”不一致的問(wèn)題

核心目標：寫(xiě)一套特征邏輯，離線(xiàn)能跑，線(xiàn)上也能跑，結果要一致、也要快

AI模型的效能高度依賴(lài)高質(zhì)量的特征數據。然而，業(yè)界長(cháng)期面臨一個(gè)核心痛點(diǎn)：離線(xiàn)訓練與在線(xiàn)推理場(chǎng)景下的特征不一致。數據科學(xué)家在離線(xiàn)環(huán)境（如使用Python/Spark）開(kāi)發(fā)的特征邏輯，往往難以直接、高效且一致地復用于要求毫秒級響應的線(xiàn)上服務(wù)。這導致了模型上線(xiàn)后效果打折、研發(fā)流程割裂以及沉重的工程重構負擔。

OpenMLDB作為一套面向機器學(xué)習場(chǎng)景的開(kāi)源數據庫系統，精準地解決了這一難題。其核心價(jià)值在于“一次建模，多端復用”，通過(guò)統一的SQL定義，同時(shí)支持離線(xiàn)的批量特征計算用于模型訓練，以及在線(xiàn)的實(shí)時(shí)特征抽取用于模型推理，確保線(xiàn)上線(xiàn)下特征的一致性，并滿(mǎn)足實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)的高性能要求。OpenMLDB已成為眾多企業(yè)構建敏捷、可靠AI應用的核心“AI大腦”。

02 當“AI大腦”遭遇海量歷史數據

內存成本成為不可承受之重

盡管OpenMLDB高效地統一了特征邏輯，但在處理長(cháng)周期時(shí)間窗口（例如，分析用戶(hù)過(guò)去數月的行為以進(jìn)行信貸風(fēng)險評估）時(shí)，需要快速掃描海量的歷史數據。傳統做法是將全部數據置于內存（DRAM）中以保證性能，但隨著(zhù)數據量的持續增長(cháng)，內存容量告急，增加內存帶來(lái)的成本增加，成為企業(yè)規?；瘧肁I的“攔路虎”。

03 Fusion-NAND

為OpenMLDB定制的“超級內存”

范式智能推出的Fusion-NAND，正是為解決上述成本與性能的矛盾而生。我們可以將其形象地理解為：為OpenMLDB這個(gè)“AI大腦”定制了一個(gè)超大號的“超級內存”。它并非通用存儲設備，而是一款深度定制、軟硬協(xié)同的高性能存儲產(chǎn)品，其核心價(jià)值在于以極具競爭力的成本，實(shí)現近似內存的擴展能力與訪(fǎng)問(wèn)體驗。

容量與成本革命：以最高4倍容量擴展，實(shí)現最高TCO降低80%

Fusion-NAND使系統有效存儲容量最高可擴展至純內存方案的4倍，輕松應對長(cháng)窗口、海量歷史特征數據的存儲需求。在滿(mǎn)足20-30毫秒P99延遲的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，能夠將整體硬件成本最高直降約80%，打破海量數據實(shí)時(shí)分析的成本枷鎖。

性能卓越：單節點(diǎn)12億特征/秒落盤(pán)吞吐能力，P99延遲穩定在毫秒級

憑借PCIe 5.0接口與高效的用戶(hù)態(tài)直通技術(shù)（SPDK/io_uring），Fusion-NAND可提供單節點(diǎn)≥10GB/s的特征落盤(pán)吞吐能力，約合每秒處理12億個(gè)8字節特征。通過(guò)智能冷熱數據分層，當查詢(xún)命中內存中的熱點(diǎn)數據時(shí)，其P99延遲可最優(yōu)穩定在10毫秒以?xún)?，提供逼近內存的?shí)時(shí)響應體驗。

企業(yè)級可靠與安全：為核心業(yè)務(wù)保駕護航

產(chǎn)品提供從2TB至8TB的企業(yè)級容量梯度，采用3D TLC介質(zhì)與順序寫(xiě)友好策略，有效降低寫(xiě)放大（WAF）。全系支持AES-256即時(shí)加密、TCG Opal 2.0安全協(xié)議及安全擦除功能，保障數據安全。同時(shí)，其具備斷電保護（PLP）、超過(guò)200萬(wàn)小時(shí)MTBF及寬溫工作范圍，確保在苛刻的生產(chǎn)環(huán)境中穩定運行，萬(wàn)無(wú)一失。

在A(yíng)I落地的深水區，基礎設施的精細化創(chuàng )新是釋放業(yè)務(wù)價(jià)值的關(guān)鍵，Fusion-NAND與OpenMLDB的深度結合，破解了“既要海量歷史數據，又要實(shí)時(shí)低延遲，還要控制成本”的不可能三角。我們相信，Fusion-NAND的推出，不僅強化了OpenMLDB在機器學(xué)習數據生態(tài)中的核心競爭力，也為廣大面臨AI計算成本壓力的企業(yè)提供了切實(shí)可行的破局之道，這將成為推動(dòng)AI技術(shù)在各行各業(yè)規?；占暗闹匾破?。