AI读取密集型工作负载如何重塑数据中心存储需求

AI推理、推荐引擎和分析工作负载正在暴露传统架构无法应对的存储瓶颈。本文将阐述为何读取优化型企业级固态硬盘（SSD）能够提升吞吐量、降低延迟，并帮助AI基础设施更高效地扩展，例如本文提到的Phison Pascari D206V。.

了解为什么 AI 推理和分析工作负载会暴露存储瓶颈，以及 Pascari D206V 如何让您的数据大规模流动。. 

人工智能引发了对GPU和计算基础设施的巨额投资，但处理能力只是性能等式中的一个组成部分。随着人工智能应用从实验阶段走向生产阶段，存储正成为影响系统整体响应速度的同等重要因素。. 

这是因为现代人工智能应用的大部分时间都花在了检索数据上，而不是创建数据。如果存储容量跟不上，昂贵的计算资源最终只能等待数据，而无法创造价值。. 

人工智能读取密集型工作负载（例如推理服务、推荐系统和分析管道）需要持续高吞吐量地访问模型权重和数据集。这些日益普遍的工作负载正在使传统存储不堪重负，并推动着向读取优化型设计转变，以提高响应速度、降低延迟并支持企业级人工智能性能。. 

阅读：准备、就绪、训练：为人工智能准备数据和基础设施的三个步骤

为什么人工智能推理以读取为主导

读取密集型工作负载需要检索数据的频率远高于写入新信息的频率。传统应用程序通过事务、更新和日志记录等方式生成较为均衡的读写操作组合，而人工智能推理的运行方式则有所不同。. 

推理是指使用训练好的AI模型生成预测或响应的过程。训练完成后，模型本身几乎不会发生变化。相反，每个用户请求都可能需要系统读取模型权重、嵌入向量、向量数据库和支持数据集来生成答案。这种模式每天重复数千甚至数百万次。如今的挑战不再是存储模型，而是如何足够快速地传递模型数据，以确保推理高效进行。. 

这种转变对人工智能推理存储有着重大影响。虽然GPU负责执行计算，但存储决定了这些计算能够多快开始。数据检索的延迟会直接导致更高的延迟和更慢的用户体验。. 

随着模型规模的扩大，这个问题变得更加突出。如果没有足够的存储吞吐量和低延迟的数据访问，瓶颈会降低整体基础设施利用率，并限制企业级应用。 人工智能性能. 

推荐引擎和分析管道如何给存储带来压力

推理并非唯一重塑存储需求的工作负载。推荐引擎和分析平台也会产生持续的读取密集型活动，这对基础设施提出了独特的要求。. 

推荐系统会不断检索用户历史记录、产品信息、行为模式和嵌入信息，以实时个性化用户体验。每次交互都可能需要在呈现相关内容之前访问多个数据集。. 

这使得推荐引擎的存储成为客户体验的关键组成部分。即使是微小的延迟也会影响用户参与度、转化率和用户满意度。. 

同样，现代分析管道存储必须支持对大型数据集的频繁查询，而不是偶尔的批量处理。仪表盘、运营智能和人工智能辅助分析需要提供近乎实时的洞察，而不是等待预定的报告周期。. 

多个用户和应用程序可以同时反复访问这些工作负载，从而造成传统架构未必能够处理的持续读取压力。. 

随着人工智能的应用日益广泛，多个读取密集型应用程序可能会争夺存储资源，从而加剧整个环境的带宽需求。. 

如今的挑战在于，需要在整个基础设施范围内实现持续、高吞吐量的数据传输。. 

传统存储策略的局限性

许多传统存储策略都是围绕均衡工作负载发展而来的，其中读写操作的速率相对可预测。性能规划通常侧重于写入耐久性、容量扩展或跨各种应用程序的通用优化。. 

人工智能改变了这些假设。. 

传统的存储系统往往难以应对推理和分析工作负载产生的持续、高容量读取活动。人工智能应用并非偶尔出现突发性读取需求，而是持续不断地对大型数据集进行快速检索。. 

当存储无法足够快速地提供数据时，带宽饱和和延迟增加会影响整体系统性能。在等待数据期间，计算资源利用率不足，从而降低了基础设施效率。. 

如果存储容量持续限制吞吐量，仅仅增加GPU数量未必能解决问题。而且，单纯扩展存储容量可能增加可用空间，但并不能提高响应速度。. 

企业应根据工作负载特性评估存储架构，而不是采用一刀切的方法。人工智能工作负载需要计算、网络和存储之间的协调配合，使每个组件都能支持其他组件，而不是造成瓶颈。. 

了解应用程序实际如何使用数据与衡量它们生成多少数据同样重要。. 

为高通量读取性能而设计

满足人工智能的需求需要针对持续检索性能进行优化的存储，而不仅仅是容量或耐久性。. 

读取优化型固态硬盘旨在支持以数据检索为主的工作负载。与主要关注写入密集型场景不同，这类解决方案优先考虑在持续需求下保持稳定的读取吞吐量和低延迟。. 

构建用于人工智能的高吞吐量存储时，您需要具备能够高效传输数据并提高资源利用率的功能，例如：  

• • • 持续的读取带宽，以支持对模型权重和数据集的持续访问
    • 低延迟，最大限度地减少用户请求和 AI 响应之间的延迟
    • 在并发工作负载下保持稳定的性能，而不是在短时基准测试中突击运行。
    • 可扩展性，能够适应不断增长的模型和不断扩大的数据集，而不会降低响应速度 

同样重要的是要使存储与工作负载需求相匹配。例如，训练、推理、分析和归档环境对数据的访问方式各不相同，因此需要进行不同的优化。. 

Pascari D206V 企业级 SSD 如何减少 AI 读取瓶颈

AI 读取密集型工作负载正在改变存储优先级。企业不再仅仅强调均衡的性能，而是越来越需要专为持续读取活动而设计的解决方案。. 

Pascari D206V 企业级固态硬盘 通过针对读取进行优化的架构来满足这一需求，该架构旨在支持人工智能推理、推荐引擎和分析环境。. 

Pascari D206V 可提供高达 14,000 MB/s 的企业级读取性能，有助于减少存储瓶颈，否则这些瓶颈会降低推理速度并限制响应能力。它使您能够更好地将基础架构与 AI 应用的需求相匹配。. 

人工智能的未来取决于计算和存储这两种互补资源的平衡利用。通过优化这两者，您的组织既可以提供响应迅速的人工智能体验，又能最大限度地利用基础设施投资。. 

随着 AI 读取密集型工作负载的不断增长，像 Pascari D206V 这样的读取优化架构和解决方案为 AI 的高吞吐量存储奠定了基础，支持可扩展性、响应性和长期企业性能。. 

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常见问题 (FAQ)：