存储设备要点概览
- AI训练场景的关注点：已往两年，AI训练场景受到了业界的极大关注。但是，随着这股热度的降低，人们开始重新审阅AI的整个数据生产流程。特殊是数据处置惩罚平台，作为AI训练的数据源，其处置惩罚效率和正确性对于后续利用至关重要。因此，恒久创建和维护大数据平台应当得到更多的关注。
- 数据处置惩罚环节：左图（未提供）展示了数据湖到数据堆栈的演化路径。底层的存储设备主要是大容量的SSDs（固态硬盘）和HDDs（机械硬盘）。
- 业务特性总结：在AI/ML（机器学习）开发生命周期中，输入数据的正确性对模型性能有庞大影响。同时，大规模数据集的存储位置和读写特性也是需要考虑的关键因素。
- 非结构化数据和对象存储：随着对非结构化数据分类和检索需求的增长，对象存储在数据加工平台创建中的作用将变得更加重要。
训练场景特性和存储行为
- 并行文件系统：在AI训练场景中，大概仍旧以并行文件系统为主，这类系统更关注高并发的随机读写能力。
推理/RAG
- 大容量向量存储：在DaaS（数据即服务）节目中，George对RAG（Ready-to-Answer Generation，一种AI推理场景）在企业数据系统中的集成形态进行了评论。指出企业数据智能的落地大概非常依赖外部的向量数据库。至于这个场景是使用SSD还是基于CXL-DRAM（Compute Express Link-Dynamic Random Access Memory，一种新型内存技术）来实现，大概还需要时间来验证。
AI底子设施的演化方向
- 高性能SSD：AI数据生命周期对SSD主控提出了寻衅，需要更先辈的SSD来满意需求。
- 系统底子架构：基于PCIe接口的NVMe-SSDs（Non-Volatile Memory Express，一种接口标准）在数据中央的应用将会越来越广泛，特殊是随着对性能和容量的双重要求。
- PCIe 6.0：提到了Marvell（马维尔，一家半导体公司）更先辈的SSDs，大概是指基于PCIe 6.0标准的SSDs，这表明未来存储设备将朝着更高性能的方向发展。
要点概览
- 回顾AL负载的数据管道和对存储资源的要求
- AI底子设施的演化方向，更先辈、更解耦
- 先辈SSDs 主控优化和PCIe接口参数
总结来说，夸大了在AI范畴，特殊是在AI训练和推理场景中，数据存储和处置惩罚的重要性。随着技术的发展，对高性能、大容量存储设备的需求日益增长，同时，怎样高效处置惩罚和存储非结构化数据也成为了一个关键议题。
- 存储设备 （如SSD和HDD）在AI工作负载的数据处置惩罚、训练和推理阶段起着至关重要的作用。
- 数据通过数据湖和数据堆栈进行管理，并在推理阶段进行语义检索和增强生成利用。
- 高速存储接口（如PCI Express 6.0）和高容量存储设备（SSD）用于支持AI的高效数据传输与处置惩罚。
Note
已往两年，业界对AI 训练场景非常关注，随着热度不停降低，重新回顾AI整个数据生产流，前端的数据处置惩罚平台作为训练的数据源，其处置惩罚效率和正确性是后向利用的关键，应该更加关注大数据平台的恒久创建和维护。
数据处置惩罚环节
左图示意，数据湖 -- 数据堆栈的演化路径
数据存储类型：
- 数据湖：原始用户输入和系统数据。
- 数据堆栈：
- 数据库（RDBMS，向量）
- 文件（CSV、Parquet）
- 知识图谱
底层的存储设备：大容量 SSDs、HDDs。
对数据处置惩罚情况业务特性的总结：
- 主导AI/ML开发生命周期
- 输入数据的正确性对模型性能有庞大影响
- 大规模数据集存储位置
- 数据湖（非结构化数据）
- 数据库、CSV、Parquet、JSON（结构化数据）
- 读写特性
Note
随着非结构化数据分类、检索的需求不停增强，对象存储将在数据加工的平台创建中，发挥更积极的作用。
训练场景特性和存储行为
- AI模型训练过程中，快速数据检索和定期检查点是关键，旨在减少GPU空闲时间和提升可观察性。
- 训练过程中的肴杂读写与突发写入对存储设备的性能提出了高要求，特殊是需要高带宽和低延迟的SSD和PCI Express 6.0接口。
Note
训练场景大概还是以并行文件系统为主，更关注高并发的随机读写能力。
推理/RAG
- RAG （检索增强生成）通过外部数据检索增强LLM的推理能力，特殊适用于Chatbot查询和语义搜索任务。
- 由于任务是I/O密集型，需要高性能存储（如SSD）和高速数据接口（PCI Express 6.0）来支持数据的快速读取与处置惩罚。
- 大容量向量存储 是实现大规模RAG任务的核心需求之一。
Note
George 在 DaaS 节目里对RAG在企业数据系统的集成形态，曾有过精妙的评论，企业数据智能的落地，大概得非常依赖外部向量数据库，这个场景是SSD来做，还是基于CXL-DRAM来实现，大概仍需时间来查验。
AI 底子设施的演化方向
- AI底子设施从紧耦合发展到分离存储，最终实现全面分离，以支持超大规模生产。
- 高性能SSD 和网络优化是AI底子设施演进过程中关键的存储与性能支持。
- AI/ML开发阶段的不同需求会直接影响存储和网络的设计与部署。
AI数据生命周期对SSD主控的寻衅
- 闪存控制器设计需满意AI/ML工作负载，提供高速数据传输与低延迟相应。
- 系统底子架构 与NAND特性的分布式优化设计，进一步提升了系统的容量、性能与可靠性。
- 控制器的关键特性包罗：协议支持、PCIe通道管理、盘算卸载与硬件加速等，支撑AI/ML应用的高性能需求。
更先辈的SSDs （Marvell）
- PCIe从3.0到6.0代际，数据传输速度、NAND性能和SSD容量显著提升。
- PCIe 6.0 提供28 GBps的传输速度、4800 MT/s的NAND性能和256TB的SSD容量，满意AI工作负载对性能、容量和可靠性的严苛要求。
- LDPC纠错技术不停升级（从LDPC到LDPC+++），进一步提升数据传输的可靠性。
Note
随着场景对性能和容量的双重要求，基于PCIe接口的NVMe-SSDs， 在数据中央的广泛应用，将是不争的事实。
---【本文完】---
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