AI期间的服务器SSD管理困难

当前，以ChatGPT为代表的AI应用全面爆发，云端算法向大模型多模态演进，服务器作为AI技能实现的重要底子办法，提供AI关键算力，其需求量随之快速增长。据IDC数据显示，2023年中国AI服务器市场规模到达91亿美元，预计到2028年，其市场规模将超过124亿美元。

AI技能的发展也推动了存储资源的不断升级。据IDC数据显示，2023年环球数据量为129ZB，预测2027年将到达291ZB，此中生成式AI将在将来五年内产生100ZB的数据。AI应用必要频仍处理大量数据，工作负载密集。传统机器硬盘（HDD）无法满意AI高性能、高可靠需求，固态硬盘（SSD）依附更高的读写速率、更低的耽误及故障率，成为AI应用的首选存储介质。
AI应用对服务器的可靠性、可维护性和易用性提出了更高的要求，这些要求通过服务器管理能力来承载。服务器由处理器、内存、硬盘三大件，及电源、风扇、网卡等其他部件构成。此中，三大件的管理尤为重要，重要包括：

• 状态监控，如资源利用率、温度和性能等；
  
• 故障检测，通过日常状态的监控、日志信息、蓝屏快照和录像回放等手段实现故障的发现、定位息争决；
  
• 资源的回收分配，根据实际业务模型和资源需求实现智能分配与回收。
  

当前CPU管理重要依赖于BMC，内存管理相对简单，而硬盘管理复杂且措施较少；别的部件包括电源、风扇、网卡等管理则较为成熟。

现阶段服务器针对SSD以单盘管理为主，通过BMC或操纵体系管理工具实现，如Western Digital的Data Lifeguard、三星SSD Manager等。以上两种方式均存在题目，难以满意AI应用对快速响应和高效管理的需求：

• 硬盘管理复杂，操纵必要具备一定的专业能力，数据易出错；
  
• 人工到场频仍，管理效率低，业务等待时间长；
  
• 监控手段有限，难以及时发现潜在题目和故障，导致错过维护窗口，从潜在风险酿成数据事故；
  
• 传统SMART寿命和故障预警偏差较大，硬盘故障检测和响应滞后，容易导致数据丢失和体系宕机，造成业务中断。
  

 
以ChatGPT-3为例，其1750亿参数和数百TB练习数据依赖于大量服务器和SSD的支持。在练习过程中，数据集、模型检查点和中央结果都存储在SSD上。SSD故障大概导致以下题目：数据集不完备，影响模型的学习结果和准确性；关键模型检查点丢失，影响模型规复练习的性能；中央结果丢失导致重复练习，影响练习效率。多块SSD故障甚至大概引发体系瓦解，导致业务中断，造成经济丧失。
由此可见一款良好的SSD，不仅必要具备良好的性能，还必要场景化的管理能力：

• 故障快速定位定界，加快业务修复，低落维护成本；
  
• 全方位故障预测及故障自愈，清除潜在风险，包管业务连续性；
  
• 精准寿命预测及失效预测，及时防备，提升体系结实性；
  
• 智能调配资源，按需分配性能，低落TCO；
  
• 交互界面友好，低落学习成本，提高管理效率。
  
  
  
  在AI迅速发展的背景下，传统的硬盘管理在可靠性、性能、能效和安全性等方面存在诸多短板，限定了企业的数据处理能力和存储效率。为应对这些挑战，必要引入先进的存储技能和管理手段，以满意不断增长的AI应用需求，更好地服务客户，持续创造价值。
  

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