1. 本地存储：GPU服务器可以配备本地SSD或NVMe存储，通过并行文件系统（如StarGFS）实现高性能读写和低延迟访问。这种方案适用于需要高带宽和低延迟的应用场景，例如AI训练和深度学习。
2. 网络附加存储（NAS） ：阿里云的文件存储NAS提供共享访问、弹性扩展和高可靠性的分布式文件系统，支持多种计算节点的共享存储需求。这种方案适合需要数据共享和备份恢复功能的场景。
3. 对象存储：对象存储方案支持无限扩展的容量和灵活的数据访问，但读写速度相对较慢，适合数据持久性和灵活访问需求较高的场景。
4. 混合存储：结合本地存储、NAS和对象存储的优点，根据业务需求和数据特点进行灵活调整。这种方案能够充分发挥GPU云主机的性能优势，提高数据处理效率和系统稳定性。
5. GPU Direct Storage：通过GPUDirect Storage技术，GPU可以直接访问NVMe存储，减少CPU的参与，提高整体性能。这种方案适用于需要高性能数据传输和低延迟的AI和ML应用。
6. 分布式存储系统：例如STORSWIFT和IBM Storage Scale on GPU Cloud，这些系统支持高性能数据库要求，具有超高的IOPS和超低延迟，适合大规模数据密集型应用。
7. 全闪存储：采用NVMe SSD技术，提供高速数据存储体验，适用于需要高性能和扩展能力的小型数据中心和企业级应用。
8. GPU加速存储系统：利用GPU计算能力提升分布式存储系统的性能、可靠性和安全性。例如，MosaStore结合HashGPU和CrystalGPU实现内容可寻址存储系统。
9. GPU云主机存储方案：包括本地存储、NAS、对象存储及混合存储等多种选择，用户可以根据具体需求选择合适的存储类型。
通过以上多种存储方案的组合和优化，GPU服务器能够满足不同应用场景下的存储需求，提升整体性能和效率。
