1. 本地存储：本地存储方案具有读写速度快、延迟低的特点，但容量受限且可靠性问题较为明显。
2. 网络附加存储（NAS） ：NAS提供容量可扩展、数据共享和备份恢复功能，但读写速度相对较慢，且可能存在安全性问题。
3. 对象存储：对象存储支持无限扩展的容量、数据持久性和灵活访问，但读写速度较慢且管理复杂。对象存储还可以为GPU服务器提供大数据量的云存储服务。
4. 混合存储方案：结合多种存储方式，根据业务需求和数据特点进行灵活调整。这种方案可以充分发挥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（GDS） ：这是一种由NVIDIA提出的直接存储技术，允许GPU服务器本地或外置存储（如NVMe SSD或SAS SSD硬盘）与GPU显存之间实现直接数据路径，避免了通过CPU的额外拷贝，从而提高数据传输效率。
6. 并行文件系统：在AI智算中心中，从本地磁盘存储转向基于对象存储或并行文件系统的共享存储成为必要。并行文件系统能够支持高性能、高可扩展性的数据传输需求。
7. RDMA加速存储：利用RDMA（Remote Direct Memory Access）技术，允许远程内存访问无需CPU干预，从而提高数据传输效率。例如，RoCE（以太网RDMA）在端到端性能上已全面超越InfiniBand，成为分布式存储业务的优选方案。
8. 高性能存储设备：例如IBM Storage Scale on GPU Cloud，提供高性能的共享文件系统，适用于AI、ML和DL领域。
9. 阿里云文件存储NAS：兼容POSIX文件接口，支持数千台计算节点共享访问，适用于多种计算业务。
10. GPUstore：一种将GPU计算集成到存储系统中的框架，用于加速文件级加密、块级加密和RAID 6数据恢复等任务。
这些存储方案各有优缺点，选择时需根据具体的业务需求、数据特点和成本预算进行综合考虑，并进行性能测试和持续优化升级。
