GPU服务器的存储方案可以通过多种方式扩展现有存储能力，以满足不同应用场景的需求。以下是几种常见的扩展方案：
1. 超融合系统：例如HPE SimpliVity 380 Gen11，它是一款下一代超融合产品，支持GPU模块，并提供灵活的存储配置选项。该系统支持最大43TB的物理容量，适用于VDI、虚拟化集成和多地点部署等场景。
2. 本地存储与外部存储结合：在小型集群中，GPU服务器可以使用本地存储或通过开源或商业软件聚合存储资源；而在大规模集群中，则需要外部专用存储系统来支持数据集的预处理和训练期间的集群检查点。
3. CXL技术：Panmnesia公司开发的基于CXL技术的GPU存储扩展方案，通过低延迟的CXL控制器实现TB级内存扩展，同时优化AI服务的延迟。这种方案能够显著提升系统的整体性能和效率。
4. 高速网络与存储互联：例如使用NVIDIA ConnectX适配器支持以太网和InfiniBand协议，结合WEKA分布式POSIX客户端，实现高性能并发访问和共享存储资源。
5. 模块化服务器系统：一机多芯模块化服务器系统通过解耦池化内存和存储资源，实现细粒度存储资源共享，满足多主机高并发存储应用需求。
6. GPU Direct Storage：NVIDIA的Magnum IO GPUDirect Storage技术允许DMA引擎直接将数据推送到GPU内存，从而提高数据传输效率。
7. 大容量存储选项：例如浪潮NF5468G7系列服务器支持高达300TB的本地高速存储，并提供多种硬盘配置选项。
8. 云服务扩展：阿里云GPU云服务器提供弹性扩展能力，用户可以根据需求灵活调整资源配置，快速搭建AIGC应用。
这些方案展示了GPU服务器在存储扩展方面的多样性和灵活性，可以根据具体应用场景选择合适的扩展方式，以提升整体性能和效率。
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