AI时代存储需求的新挑战与存储更优解的探索

作者：王博

随着数字化应用进程的快速发展，中国在数字基础设施方面的创新需求日益凸显。
特别是在AI时代，数据存储面临着前所未有的挑战。
在华为全联接大会2024上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰对于当前存储问题的深度解析，引发了行业内人士的广泛共鸣。

一、算力与存力的协同发展

国家的信息化发展报告指出，我国算力基础设施综合水平稳居全球第二，但单纯的数据算力无法支撑整个数据中心的运营，还需要相匹配的数据存储容量。
在数字基础设施领域，存算比是一个重要的评价指标，评估数据中心建设的平衡性。
对比各国通用计算存算比，中国的存算比并不靠前，意味着在数据存力方面还有巨大的进步空间。

随着AI大模型算力集群规模的不断增长，算力等待数据产生的算力空载问题日益突出。
智能化升级加速数字化转型，产生更多的业务数据，增加了数字化基础设施处理数据的复杂度和压力。
大模型业务全流程中，与存储有强关联的流程主要包括海量数据处理、模型训练与微调、推理部署与RAG等。
这些流程对存储的需求主要包括大容量、高吞吐、高并发、高效率等。

二、存储的挑战与更优解

在大模型训练中，Checkpoint的保存和读取速度对训练效率有着重要影响。
存储介质的选择对存储性能起着关键作用。
内存和闪存是两种常用的存储介质，各有特点。
内存提供快速的读写能力，但容量相对较小；而闪存具备非易失性、读写性能优秀、容量大及性价比高等特点，因此在大数据存储领域得到广泛应用。

面向AI时代企业生产核心业务的数据存储诉求，一些企业已经开始进行存储创新。
华为发布的新一代OceanStorDorado全闪存存储是一个典型的例子。
这款产品在性能、韧性、安全性等方面进行了全面升级，可以说是AI-Ready。
通过智能快照关联分析及智能合成技术，保障数据恢复100%可用。
尤其是OceanStorA800作为业界首款提供长记忆能力的存储，通过专业AI存储技术最大程度提升大模型的逻辑思考和推理能力。

三、闪存的崛起与未来趋势

闪存是业内升级演进的重要趋势。
通过计算各国闪存占比可以进一步分析各国对于敏捷高效生产力的使用情况。
中国的闪存占比排名偏后，这意味着在数据存力方面还有很大的提升空间。
领先国家闪存率高的核心原因在于更高自动化程度的应用系统对SSD全闪化方案的刚性需求以及对方案级TCO的重视。
在人工智能这个技术创新总集中，如果只注重算力而忽视数据存储的发展，那么AI应用的落地将会面临问题。
只有不断寻找存储更优解，数据到GPU的这最后一公里才会更加通畅。

AI时代的数据存储面临着巨大的挑战，但也孕育着巨大的机遇。
只有不断创新，寻找存储更优解，才能更好地满足AI时代的数据存储需求，推动数字化应用的更快发展。

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