在刚刚结束的Google Cloud Next大会上，Google Cloud正式发布了面向AI工作负载的Rapid系列云存储产品，旨在通过极致性能加速模型训练与推理效率。该系列包括现已全面上市的Rapid Bucket以及预览阶段的Rapid Cache，两者均基于Google自研的Colossus分布式文件系统构建。
Rapid Bucket：吞吐量与延迟双突破
Rapid Bucket作为核心产品，可提供超过15 TB/s的聚合带宽、高达2000万次/秒亚毫秒级。这一性能使得GPU在加载数据时的阻塞时间大幅下降50%，数据加载速度提升2.5倍，显著缓解了AI训练中常见的I/O瓶颈。Google Cloud表示，Rapid Bucket特别适用于大规模分布式训练、实时推理以及高性能计算场景。
Rapid Cache：无代码改造即享加速
另一款新品Rapid Cache则专注于读密集型工作负载，提供2.5 TB/s的聚合读取性能，且无需用户修改任何应用程序代码。该缓存层可在不增加成本的情况下，为已有存储体系提供接近内存级的访问速度，尤其适合频繁读取模型检查点、数据集和嵌入向量的AI流水线。
存储堆栈全面升级，AI生态协同扩展
此外，Google Cloud还宣布了存储堆栈的其他更新：自动元数据注释功能可帮助用户快速分类和检索海量非结构化数据；支持通过Model Context Protocol (MCP)实现AI代理的存储连接，使AI Agent能够直接与存储层交互。同时，Google Cloud NetApp Volumes和Filestore for GKE进一步扩展了企业级NAS能力，为容器化AI应用提供更高性能的文件存储选项。
此次Rapid系列存储的推出，标志着Google Cloud在AI基础设施领域再次加码，与NVIDIA、AMD等硬件厂商的竞争形成差异化——通过软件定义存储的极致优化，为AI开发者和企业提供更高性价比的数据处理底座。