紫山龙霖（国芯科技参股公司）正式发布面向企业AI与高性能计算(HPC)场景的全新产品——GalaxSphere数据智能引擎。
作为承载GLFS数据操作系统的全闪数据智能引擎，GalaxSphere面向企业GPU集群、私有化大模型、RAG、Agent、多模态AI以及HPC/AI-HPC融合负载，提供全局命名空间、全局元数据索引与目录、智能数据编排和高性能热数据加速能力，帮助企业将分散、异构、难以调度的数据资源转化为可见、可达、可控、可加速的数据平面。
GalaxSphere并不是传统意义上的存储阵列。它以全闪硬件作为高可靠、高性能承载基础，以GLFS数据操作系统的数据平面能力为核心，面向AI时代开创企业数据基础设施新形态：让数据不只是被保存，而是能够被高效组织、快速发现、智能调度，并持续供给GPU、模型、智能体和高性能计算任务。
图：GalaxSphere数据智能引擎
AI进入深水区，数据平面称为新瓶颈
随着企业大模型、RAG、Agent、多模态 AI与HPC应用加速落地，AI基础设施的瓶颈正在从“算力不足”转向“数据供给不足”。
在真实业务环境中，企业数据往往分散在不同存储、业务系统、数据中心和计算集群中，数据规模持续增长，文件数量快速增加，访问模式也更加复杂。AI训练、推理、知识检索和HPC计算，都需要数据被快速发现、读取、调度和加速。
数据不可见，模型就难以获得高质量上下文；数据不可达，GPU和计算集群就会等待；数据不可控，企业就难以管理数据流转和访问边界；数据不可加速，AI与HPC的整体效率就会被I/O拖慢。
GalaxSphere数据智能引擎正是为解决这一问题而生：让分散数据变得可见、可达、可控、可加速，打通企业数据与算力之间的通路，持续释放AI与HPC的计算价值。
图：AI与HPC数据流动瓶颈
GalaxSphere开创AI数据基础设施新形态:四大核心能力
作为GLFS数据操作系统的关键承载产品，GalaxSphere当前重点落地其Data Plane数据平面能力。它以全闪存硬件为高性能、高可靠底座，在此基础上融合如下四大核心能力。
1.全局命名空间：让分散数据统一可见、统一访问
GalaxSphere通过GLFS全局命名空间，将分布在不同存储、不同目录、不同集群和不同业务系统中的数据整合到统一数据视图中。数据可根据性能、容量、热度、任务相关性和生命周期策略，在不同存储层级、存储系统和计算环境之间灵活移动，但对上层应用而言，文件路径保持不变，访问方式保持一致。
对于企业AI平台而言，这意味着训练任务、推理服务、RAG应用和Agent工作流无需关心数据原本存放在哪里，可以通过统一路径访问所需数据。
对于HPC和科研计算场景而言，全局命名空间可以帮助不同课题组、不同计算节点和不同数据源之间建立一致的数据访问视图，减少人工搬迁、重复拷贝和路径管理带来的复杂度。
全局命名空间让企业数据从“分散存放”走向“统一可达”，为后续数据编排、元数据索引和智能数据服务奠定基础。
图：GalaxSphere全局命名空间
2.全局元数据索引与目录：让海量数据快速可发现、可检索、可治理
AI与HPC场景中的数据规模通常不仅体现在容量上，更体现在文件数量、目录层级和元数据复杂度上。
大模型训练可能涉及海量文本、图像、音频、视频和样本文件；RAG应用需要从大量企业文档中快速发现和组织知识；自动驾驶、生命科学、工业仿真和科研计算则经常面对数以亿计的小文件、实验文件、日志文件和中间结果。
GalaxSphere全局元数据索引与目录能力，对文件系统元数据进行高效索引和查询，帮助用户快速发现数据、筛选数据集、定位目标文件，并支撑后续的数据治理、数据编排和数据服务。
通过全局元数据索引，企业可以从“遍历式找数据”转向“索引式用数据”，显著提升AI作业准备、RAG知识构建、HPC数据分析和科研数据管理效率。
图：GalaxSphere元数据加速对比
3.智能数据编排：让数据在合适的时间到达合适的位置
在AI与HPC场景中，企业真正面临的挑战，已经不只是“存储更多数据”，而是如何在海量、分散、异构的数据中，快速发现所需数据、精准定位数据价值，并将其自动组织到最适合的计算与应用环境中。
GalaxSphere数据智能引擎依托GLFS数据操作系统的数据平面能力，通过全局元数据索引、标签/标记能力，以及Change Data Capture（CDC）对数据变化的实时发现机制，为企业构建清晰、可控、可自动化的数据编排基础。无论数据发生新增、修改、删除、迁移，还是访问热度和业务属性发生变化，GLFS都能够持续感知，并形成不断更新的数据事件流。
基于这一事件流，GalaxSphere可以将传统“人工查找、手动复制、定期扫描”的数据管理方式，升级为事件驱动、策略驱动的数据工作流。企业可以围绕数据类型、业务标签、访问热度、任务优先级、生命周期和安全策略，自动触发数据识别、分类、索引、预热、加速、归档和治理动作。
这意味着，企业不再需要依赖人工搬迁数据，也不必等到周期性扫描后才发现数据变化。新的训练样本可以更快进入GPU数据通路，更新后的企业文档可以更快进入RAG知识流程，Agent所需的上下文数据可以更及时被组织和调用，HPC计算产生的中间结果与分析数据也可以被自动识别、复用和归档。
图：GalaxSphere数据编排界面
4.高性能热数据加速：让GPU、模型和计算任务更快获得数据
在AI和HPC场景中，性能并不只取决于底层介质速度，更取决于数据是否能够以适合工作负载的方式，被持续、就近、高效地供给计算资源。
GalaxSphere基于全闪架构构建高性能热数据层，并充分利用计算节点本地NVMe SSD形成更靠近GPU/CPU的Tier0超热数据层。通过GLFS统一命名空间与智能数据编排能力，热点数据、任务数据和高频访问数据可被自动调度到最合适的性能层级，在路径不变、应用无感知的前提下，面向AI训练、推理、RAG、多模态处理和HPC计算中的高并发、高吞吐、低时延访问需求进行优化。
它可以承载训练样本、模型检查点、向量化前后的中间数据、热点文档、多模态素材、仿真输入数据和计算结果数据，为上层GPU集群、模型平台和高性能计算平台提供稳定的数据加速能力。
通过高性能热数据层与Tier0超热数据层的协同，企业可以进一步降低热数据访问延迟，提升训练、检索、推理和计算任务的数据供给效率，让昂贵的GPU与HPC计算资源减少等待，加快计算效率，缩短业务时间。
图：GalaxSphere在训练场景下，3D U-Net工作负载的数据集加载时间对比
图：GalaxSphere在推理场景下的Tokens吞吐性能对比
部分数据来源：Scaling Multi-Turn LLM Inference with KV Cache Storage Offload and Dell RDMA-Accelerated Architecture | Dell Technologies Info Hub
GalaxSphere产品规格
面向多类场景，释放数据对AI与HPC的支撑能力
GalaxSphere数据智能引擎面向企业AI、私有化大模型、RAG、Agent、多模态AI以及 HPC场景，帮助客户打通分散数据与计算资源之间的通路，让数据更容易被发现、调用、管理和加速。
为Agent数据服务奠定基础
GalaxSphere作为GLFS数据操作系统的数据平面承载平台，将为后续更高阶的数据智能能力提供基础，包括Context上下文和Agent数据服务。
GalaxSphere将推动数据对象从被动文件走向具备语义、上下文和状态的数据单元；将帮助模型和智能体按任务需要获取高质量上下文；Agent数据服务则将进一步面向智能体工作流提供可调用、可组合、可治理的数据能力。
GalaxSphere当前落地的数据平面能力，正是这些上层能力的基础。
让数据成为AI生产力，而不是AI瓶颈
AI时代的竞争，不仅是算力的竞争，更是数据组织与供给能力的竞争。
GalaxSphere数据智能引擎的发布，标志着紫山龙霖正逐步构建连接企业数据、AI算力与智能应用的全新数据基础设施。作为承载GLFS数据操作系统的核心平台，GalaxSphere将全局命名空间、智能数据编排、全局元数据索引和热数据加速融为一体，让企业数据从“被存储”走向“被发现、被理解、被编排、被服务”，持续释放数据价值，支撑AI、Agent与HPC应用创新。
GalaxSphere数据智能引擎现已面向企业GPU集群、私有化大模型平台、智算中心、科研计算中心、HPC平台、RAG知识库、Agent应用和多模态AI场景开放咨询与测试。
