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解讀閃迪IDC聯合行業報告:理解人工智能數據周期,夯實AI時代的數據存儲基石

焦點訊 ? 來源:焦點訊 ? 作者:焦點訊 ? 2025-09-22 13:36 ? 次閱讀
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從ChatGPT到DeepSeek,AI尤其是生成式AI技術的高速發展正在快速改變企業的經營模式和人們工作生活的方式。在這場變革中,AI不僅改變了數據處理和分析的方式,更在加速重構了存儲需求,推動存儲技術邁向新的高度。閃存作為一種高性能、低延遲的存儲介質,正逐漸成為AI時代下不可或缺的基礎設施。

閃迪今年聯合IDC正式發布了《理解人工智能數據周期(AI Data Cycle)和閃存在各行業的應用》報告(以下簡稱“IDC報告”),詳細闡述了人工智能數據周期的各個階段,以及全閃存在醫療、制造、零售等企業推動AI應用中的關鍵作用,對希望通過AI實現業務轉型的企業,以及致力于優化AI工作流、提升模型數據交互效率的開發者而言,提供了至關重要的參考價值。

閃迪公司副總裁兼中國區總經理蔡耀祥表示,隨著AI應用對數據規模與類型的需求不斷演進,存儲系統正面臨前所未有的挑戰。閃存存儲解決方案憑借卓越的性能、靈活的擴展性、出色的能效表現以及高可靠性,已成為支持AI大規模部署的關鍵基礎設施。

閃迪公司副總裁兼中國區總經理 蔡耀祥

從數據存檔到內容生成,AI應用加速存儲行業變革

數據作為AI的基礎燃料,在AI的全生命周期內發揮著重要作用。IDC報告指出,預計到2030年,AI將在全球經濟中貢獻高達19.9萬億美元,這一數字凸顯了AI在推動經濟增長、提升生產力與激發創新方面的巨大潛力。

隨著AI、5G物聯網等技術的不斷發展和落地應用,企業獲取數據的方式變得越來越多樣化,數據量呈現出爆炸式增長的態勢,對數據中心的存儲提出了更高的要求。IDC報告指出,隨著AI應用不斷擴展,對戰略性數據管理的需求也將持續上升,使得存儲解決方案的整合與優化成為面向未來的企業所需優先考慮的核心任務。

我們知道,AI應用對數據的依賴程度極高,無論是深度學習機器學習還是自然語言處理,都需要大量的數據進行訓練和推理。這些數據往往規模龐大、類型多樣,對存儲系統的容量、速度和可靠性都提出了極高的要求。

IDC報告將AI數據周期每個階段存儲都扮演的角色進行了詳細的介紹。筆者發現,在數據準備和轉換、AI模型訓練、交互和提示、AI推理引擎階段,需要高性能、低延遲的存儲系統,以此來提高數據的讀取和寫入速度,降低模型的訓練時間,確保實時預測和內容生成的效率與準確性。在原始數據存檔內容存儲、新內容生成階段,則需要大容量的存儲來滿足海量數據的存儲需求。當然,無論哪個階段,對存儲的可靠性、耐用性都有著極高的要求。

在筆者看來,無論是原始數據收集階段的海量數據存儲,還是數據準備和轉換階段的高速數據處理,亦或是AI模型訓練的推理階段的大規模數據訪問,傳統的存儲解決方案在面對AI應用時顯得力不從心,無法滿足其高性能、低延遲的數據訪問需求。隨著技術的不斷發展,閃存正在憑借出色的性能、大容量和耐用性、低功耗等優勢,成為AI數據中心的首選存儲產品。

正如IDC報告中內容所述:“憑借其出色的速度、效率與耐用性,閃存成為AI系統實現海量數據管理與處理的理想方案,確保AI在不同行業中都能快速、精準地提供洞察價值。”

全棧產品賦能企業構建數字世界的"記憶宮殿",為AI工作負載提供極速引擎

眾所周知,閃存的主要優勢主要在于高性能和低延遲。例如在AI訓練過程中,需要處理大量數據,并需要快速讀取和寫入數據。因此,SSD的高讀寫速度使其成為AI訓練的理想選擇。同樣,在推理階段,由于實時AI應用對存儲系統的響應速度要求極高,因此采用SSD的低延遲的存儲解決方案能夠顯著提高處理速度和應用響應時間。

當然,隨著越來越多的行業開始布局AI,AI應用的場景也變得越來越多樣化。人們在關注存儲性能的同時,也越來越關注數據的長期保存和可用性的問題。

IDC報告中不但對醫療領域、零售企業、制造與工業領域、汽車行業中對存儲性能要求比較高的應用場景進行了詳細的介紹,也提到了海量數據存儲的應用場景。

作為擁有逾35年歷史的存儲企業,閃迪深度洞察不同行業在AI時代數智化轉型中遇到存儲挑戰,通過不斷的技術創新推出了涵蓋高性能、大容量以及面向計算密集型應用場景的多樣化的閃存產品,以全棧產品賦能企業構建數字世界的"記憶宮殿",幫助企業在數據中心和邊緣環境中快速部署AI應用。

蔡耀祥表示,作為全球閃存及先進存儲技術創新企業,閃迪致力于為計算密集型及存儲密集型工作負載提供豐富的企業級存儲解決方案,包括基于UltraQLC平臺打造的全新SANDISK 256TB NVMe SSD等。

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SANDISK DC SN861 企業級SSD

其中, SANDISK DC SN861專為關鍵任務工作負載設計的企業級SSD產品。該產品采用PCIe Gen 5接口,擁有卓越的隨機讀寫表現,容量更是高達16TB,超低的延遲和非凡的響應速度使其尤為適用于大語言模型(Large Language Model, LLM)的訓練、推理和AI服務部署。

SANDISK DC SN861全面兼容NVMe 2.0和OCP 2.0規范,SN861 E1.S也通過了 NVIDIA GB200 NVL72系統認證。除了具備強大的性能之外,SANDISK DC SN861新一代產品的全部接口形式和容量版本都支持FDP (Flexible Data Placement)功能,能夠幫助客戶降低寫入放大(WAF),延長SSD壽命,提高性能和服務質量(QoS)。

作為一款企業級SSD產品,SANDISK DC SN861擁有更低的能耗,提供更高的每瓦特IOPS(IOPS/Watt),能夠幫助企業進一步降低TCO。此外,產品支持1次或3次每日全盤寫入(DWPD)以及5年有限保修,為用戶提供了更加優質的售后服務保障。

面向海量數據的存儲要求,閃迪還推出了企業級UltraQLC技術平臺,通過整合BiCS8 QLC CBA NAND閃存技術、定制化控制器及先進系統調優,提供非凡的存儲容量。

作為UltraQLC平臺打造的全新產品,這款NVMe SSD的容量達到了256TB,能夠高效支撐數據準備和轉換及高速AI數據湖等應用場景,為AI驅動的存儲密集型工作提供了大容量、低成本的存儲方案。據了解,UltraQLC技術通過動態頻率調節(Dynamic Frequency Scaling)功能,在同等功耗水平下可實現高達約10%的性能提升。

除了以上產品之外,面向不同行業的需求,閃迪還推出了豐富的cSSD、商用閃存產品和車規級存儲解決方案,為邊緣端應用提供高速、低延遲與高可靠性的支持。

技術創新驅動存儲行業變革,為AI未來演進高效賦能

雖然以大模型為代表的生成式AI已經取得了巨大的技術進步,但在IDC看來,AI在許多行業仍處于部署的早期階段,隨著應用場景的不斷擴展,存儲需求也在快速演進以跟上步伐。

面對未來AI在不同行業的應用落地,必須通過不斷的技術創新,來滿足客戶的真實需求。實際上,閃迪始終致力于NAND閃存技術、控制器技術、高帶寬閃存技術等領域的技術研發,并取得了卓越的成績。

例如在NAND閃存技術方面,閃迪擁有其標志性的BiCS FLASH 3D閃存技術,而且還推出了面向QLC(四層單元)的UltraQLC技術。BiCS FLASH 3D閃存技術采用了三維堆疊結構,顯著提高了存儲密度和性能。BiCS FLASH技術不僅支持多層堆疊,還具備出色的可靠性和耐用性,是閃迪多款SSD和嵌入式存儲產品的基礎。

可以說,在推動AI存儲變革的過程中,閃迪始終保持著對技術前沿的敏銳洞察。它積極與全球頂尖的AI研究機構合作,共同探索存儲技術與AI算法的深度融合,以期在未來實現更加智能化、自主化的存儲系統。

寫在最后:

在AI重塑商業格局的今天,數據已超越傳統生產要素的范疇,成為驅動智能革命的核心燃料。對于企業而言,不僅要存好、用好數據,還要確保數據的安全可靠,并持續降低數據存儲的成本。

《理解人工智能數據周期(AI Data Cycle)和閃存在各行業的應用》的發布,為企業理解人工智能數據周期, 以及AI在不同行業落地應用中對存儲提出的不同要求,提供了很好的參考價值。作為擁有深厚專業積累的閃存創新者,面向行業需求,閃迪也正在通過不斷的技術創新,發布多樣化的產品,為不同行業的數據存儲夯實根基。

正如蔡耀祥所述:“憑借從NAND閃存到系統級存儲解決方案的全棧技術優勢,閃迪持續滿足云和數據中心環境中多樣化的AI存儲需求,助力優化AI解決方案的總體擁有成本(TCO),釋放數據價值。”

審核編輯 黃宇

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