英偉達在近日舉行的2026年黑帽網路安全大會上宣布，將開源其cuFile API及底層儲存軟體棧，這項技術有望讓固態硬碟（SSD）未來直接充當GPU的額外顯存，從而在遊戲運行和AI推理中大幅減少卡頓，提升數據吞吐效率。
NVIDIA is reportedly working on a feature that could let future GeForce GPUs use an SSD as extra VRAM. When a graphics card runs out of VRAM, it could use data stored on a fast NVMe SSD instead. Your SSD won’t be as fast as real VRAM, but it could help when a game or AI app needs more memory than your graphics card has. That could mean fewer stutters and better performance in some situations. The feature is reportedly based on RTX IO and Microsoft’s DirectStorage technology.
該技術依託英偉達GPUDirect Storage，其核心接口cuFile可繞過CPU和系統主內存，利用直接內存訪問（DMA）將NVMe硬碟中的數據毫秒級直送GPU顯存，徹底改變傳統數據需先經過主內存緩衝區的低效路徑，顯著降低訪問延遲。
對於AI場景，這一能力尤為關鍵——分布式訓練和推理中，數據頻寬不足常導致部分GPU因等待數據而閒置（即「GPU飢餓」問題）。毫秒級延遲可幫助檢索增強生成（RAG）和智能體AI系統更快讀取大型數據集，充分發揮算力。
同時，英偉達發起了「Storage-Next」（下一代儲存）行業倡議，已獲得DataDirect Networks、鎧俠、美光科技等40餘家儲存與快閃記憶體廠商支持。此舉被視為英偉達加速構建以GPU為中心的儲存生態，為高性能計算和AI應用鋪平道路的重要布局。
