近年來，江波龍一直深耕存儲領域，以技術創新驅動產業升級，在端側AI爆發的關鍵節點，推出SPU+iSA軟硬件協同方案，為端側AI推理提供高效存儲支撐。作為半導體存儲品牌企業，江波龍打破傳統存儲硬件局限，通過硬件算力與智能調度的深度融合，解決端側AI部署的內存瓶頸與效率難題，推動端側AI應用規模化落地。
SPU：5nm硬件基石，提升端側AI存儲能力
SPU（Storage Processing Unit，存儲處理單元）是江波龍面向智能存儲架構打造的專用存儲處理單元，基于5nm先進制程工藝，區別于傳統SSD主控僅負責數據搬運的局限，集成存儲控制引擎與智能處理引擎，實現數據處理與存儲一體化。其核心硬件能力為端側AI推理筑牢基礎，核心優勢集中在兩大技術：一是存內無損壓縮平均壓縮比達2:1，內置硬件級無損壓縮引擎，對文本、代碼、數據庫等多類數據實現平均2:1壓縮比，壓縮解壓在SPU內部完成，不影響主機性能，有效提升有效容量、降低存儲成本。二是HLC高級緩存，通過智能分層設計，將溫冷數據下沉至SSD，降低DRAM占用近40%，緩解端側設備內存壓力，平衡性能與成本。此外，SPU單盤最大容量達128TB，遠超主流cSSD 8TB的上限，可高效益替代HDD，適配AI數據爆發式增長需求。
iSA：智能調度核心，釋放端側AI推理潛能
如果說SPU是硬件基石，iSA便是驅動硬件高效運轉的“軟件大腦”，是面向端側AI推理的專用智能調度引擎。針對MoE大模型參數龐大、KVCache膨脹快、I/O延遲影響推理流暢度等痛點，iSA具備兩大核心調度能力：其一，MoE專家卸載，將大模型專家層參數從內存卸載至SPU存儲，減少DRAM占用；其二，KVCache智能管理與智能預取算法，動態調度緩存數據，降低I/O延遲。江波龍通過AMD聯合調優，在基于銳龍AIMax+395處理器的智能體主機上實現突破：128GB內存可部署397B超大參數AI模型，64GB內存流暢運行122B大模型，256K超長上下文場景下大幅降低DRAM占用，顯著提升端側AI推理效率。
軟硬協同，賦能端側AI落地
SPU+iSA組合并非簡單疊加，而是形成“硬件執行+軟件決策”的閉環，實現1+1>2的協同效果，適配具身智能終端、AI PC、AI智能體主機等端側AI場景。
在AI PC場景，SPU的HLC緩存保障大模型推理流暢，iSA智能調度多任務并發，降低整機BOM成本；在具身智能終端，兩者協同優化低功耗下的模型響應速度，適配嵌入式設備需求；在邊緣推理場景，高效處理海量傳感數據，保障實時推理的穩定性。
作為國內領先的半導體存儲品牌企業，江波龍以SPU+iSA技術為核心，打通從硬件執行到軟件調度的全鏈路，為端側AI推理提供自主可控、高效經濟的存儲解決方案。未來，江波龍將持續深化軟硬件協同創新，拓展端側AI存儲生態，助力更多端側AI應用高效落地。
轉自：新華報業網
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