人工智能，需要怎样的闪存？

在人工智能火热的当下，关于算力的讨论已经充满各大报端。但其实作为这轮AI崛起的关键组成，存储在其中扮演的角色不容忽视。熟悉人工智能原理的读者都知道，只有将大量准确的数据提供给大模型训练，才能获得更好的AI应用体验，而这正是闪存发力的地方。
 
IDC其发布的《理解人工智能数据周期（AI Data Cycle）和闪存在各行业的应用》报告中也直言，尽管近年来有关AI如何赋能企业的研究主要聚焦于大语言模型（LLMs）以及和图形处理单元（GPUs）有关的算力方面，但同样重要的是，相关机构也需同步提升其数据存储与管理能力。这一部分正是支撑AI系统高效处理并应用海量数据、实现先进分析与智能决策的关键所在。
 
那么，人工智能究竟需要怎样的闪存？


 
人工智能中的存储
 
如前文所说，在人工智能中，存储的数据不仅存在于云端，端侧也是需要发力的地方。尤其是随着AI应用不断扩展，对战略性数据管理的需求也将持续上升，进而使得存储解决方案的整合与优化成为面向未来的企业所需优先考虑的核心任务。在闪迪看来，这时候就需要一个将一堆原始数据转化为能为大模型使用的“知识”的人工智能数据周期（AI Data Cycle）框架。
 
按照IDC在报告中所说，在该框架中，涵盖了原始数据存档内容存储、数据准备和转换、AI模型训练、交互和提示、AI推理引擎以及新内容生成AI系统生命周期中共涉及的六个阶段。而这些不同阶段，对存储又有着不同的要求：
 
在原始数据存档，内容存储阶段，为了让AI系统能够在恰当的时间访问所需数据、开展高效处理，优化数据存储解决方案至关重要，它是确保数据高效访问的关键；
 
在数据准备和转换阶段，不仅需要巨大的存储容量，还需要保证性能。于是，数据中心运营方需要部署更高效的数据存储基础设施（例如更快的数据湖架构）。这时候，大容量企业级固态硬盘（eSSD）就能提供有力的支持；
 
在AI模型训练阶段，为了保障GPU高效运作，要求在前端使用高性能计算密集型eSSD用于模型检验点和缓存，并将数据写入大容量eSSD以支持高速数据湖；
 
在交互和提示阶段，为了支持数据中心与各类需存储支持的边缘设备实现连接与协同，数据中心的核心区域需要使用高性能计算密集型eSSD用于缓存，并使用大容量eSSD实现高速数据湖；而现场和边缘设备（计算机）则需要配备客户端固态硬盘（cSSD）来满足严苛的存储需求；
 
AI推理引擎阶段，由于对运行效率的要求，高性能计算型eSSD常用于缓存，大容量eSSD会用于支撑高速数据湖，而大容量cSSD与嵌入式闪存会用于部署AI的边缘设备（如手机与物联网终端）中；
 
至于新内容生成，则是人工智能数据周期的最后阶段。尽管这一阶段标志着循环的结束，但与此同时生成的新数据又会被反馈到数据周期中，用于持续优化AI模型及其预测能力。这些新生成的数据相较于周期初始所用的“冷数据”更为“热”，可以存储在大容量cSSD，以及部署AI的边缘设备中的嵌入式闪存中。
 
“AI 项目的成功在很大程度上依赖于底层存储基础架构的支持。凭借高性能与低延迟的优势，闪存发挥着关键作用。”IDC在报告中强调。他们进一步指出，随着AI在各行各业的不断发展，对高性能存储的需求将持续增长，推动数据驱动行业实现更多创新与效率提升。
 
针对这种需求，在存储技术领域深耕的Sandisk 闪迪正在全力以赴，推动公司产品和解决方案成为全球新兴 AI 存储基础架构的基石。
 
闪迪的见招拆招
 
正如IDC在报告中所说，对于闪存而言，要满足各行业多样化的AI需求，就需要覆盖从边缘到核心数据中心的广泛解决方案组合，针对计算密集型及存储密集型不同应用环境提供不同特性的闪存解决方案，用以弥合核心与边缘存储需求之间的差距。也就是说，唯有通过提供覆盖全面的产品组合，闪存才能在数据驱动的世界中持续满足不断变化的需求，为各行业的高负载数据中心与边缘设备提供契合的定制化解决方案。
 
这正是闪迪在过去三十多年一直专注发力的方向。面对AI时代的特点，闪迪认为，由于各个行业在支持 AI 应用方面存在不同的需求和多样化的存储要求，因此单一的通用性存储解决方案并不适用。有见及此，闪迪提供了丰富多样产品组合，以确保在各个行业中支持人工智能数据周期所需的性能与可靠性。
 
例如，人工智能数据周期中的多个阶段（包括 AI 模型训练）都需要高性能、低延迟的eSSD，以满足最新的AI专用GPU 的处理速度。为满足这一需求，闪迪推出了一款基于 PCIe 5.0 的解决方案SANDISK DC SN861企业级SSD。


SANDISK DC SN861企业级SSD
 
据介绍，该SSD容量高达16TB，其超低的延迟和非凡的响应速度使其尤为适用于大语言模型（Large Language Model, LLM）的训练、推理和AI服务部署。此外，更低的能耗能够提供更高的每瓦特IOPS（IOPS/Watt），有助于企业进一步降低TCO。PCIe Gen 5带来的带宽提升满足了人工智能行业计算密集型工作环境对高速计算和低时延的需求。
 
作为一款专为关键任务工作负载设计的企业级SSD，SANDISK DC SN861 提供了丰富的功能集，包括兼容NVMe 2.0和OCP 2.0规范、支持1次或3次每日全盘写入（DWPD）以及5年有限保修。
 
值得一提的是，SN861 E1.S规格还通过 NVIDIA GB200 NVL72系统认证，用于加速计算应用。SANDISK DC SN861新一代产品的全部接口形式和全容量也都支持FDP （Flexible Data Placement）功能。可以帮助客户降低写入放大（WAF），延长SSD寿命，提高性能和服务质量（QoS）。
 
针对大型 AI 数据集的准备依赖于存储密集型eSSD的特点，闪迪则推出了SANDISK DC SN655企业级SSD。据介绍，这款基于 PCIe 4.0 的产品专为标准 2.5 英寸 SSD 存储架构设计，具备高容量和低延迟性能，IOPS高达110万。该产品还具备大容量和均衡性能，能够应对不断增长的数据集带来的存储需求，同时优化TCO，通过稳健的架构实现无缝扩展。
 
在IDC看来，AI在许多行业仍处于部署的早期阶段，而随着AI模型的日益复杂以及数据体量的持续增长，存储基础设施必须具备足够的灵活性，既能支持实时分析所需的高速处理，又能满足模型持续训练所需的长期大量数据存储。在这种需求推动下，闪迪打造了覆盖计算密集型与存储密集型的eSSD产品，正是围绕这些阶段而设计，助力AI数据流的高效运行。
 
此外，闪迪还提供了商用闪存产品和车规级存储解决方案，为边缘端应用（如 AI PC）提供高速、低延迟与高可靠性的支持。随着未来几年AI PC 持续增长，这些存储解决方案将变得愈发关键。
 
写在最后
 
随着AI时代下工作负载与业务需求的不断演进，闪存存储需具备更高可定制性，以匹配更复杂的工作负载。基于这个见解，闪迪在今年八月展出了一款对其具有里程碑意义的超大容量256TB NVMe企业级SSD。据介绍，这款基于UltraQLC技术平台打造的产品在存储容量、性能与能效方面实现了突破性提升。
 
闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示：“随着AI应用对数据规模与类型的需求不断演进，存储系统正面临前所未有的挑战。闪存存储解决方案凭借卓越的性能、灵活的扩展性、出色的能效表现以及高可靠性，已成为支持AI大规模部署的关键基础设施。作为全球闪存及先进存储技术创新企业，闪迪致力于为计算密集型及存储密集型工作负载提供丰富的企业级存储解决方案，包括基于UltraQLC平台打造的全新SANDISK 256TB NVMe SSD等。凭借从NAND闪存到系统级存储解决方案的全栈技术优势，闪迪持续满足云和数据中心环境中多样化的AI存储需求，助力优化AI解决方案的总体拥有成本（TCO），释放数据价值。”
 
展望未来，闪迪的闪存存储解决方案将以助力优化性能，满足扩展需求为目标。归根到底，公司希望能够从存储出发，全面激发数据驱动AI应用的潜力。
 
如需查阅IDC报告原文，请访问：idcdocserv.com/US53405425