——从算力竞争到存储带宽与容量的真实战场
为什么 AI 计算对存储“胃口”大开？
AI 计算不是一次性的读取，而是一个高频、循环的“吞吐”过程。它对存储的要求主要体现在以下两个维度：
1. 存储带宽：告别“算力饥饿”
- GPU starvation（GPU 饥饿）： 在训练大模型时，GPU 需要每秒读取数 GB 甚至数十 GB 的数据进行计算。如果存储带宽不足，昂贵的 H100/B200 集群将长时间处于等待数据的“闲置”状态，造成极大的资源浪费。
- 数据预处理压力： AI 工作流包含“采集-清洗-训练-推理”。在预处理阶段，海量小文件的随机读取对 IOPS 和带宽提出了近乎苛刻的要求。
2. 存储容量：海量数据的“容身之所”
- 数据集膨胀： 从文本到多模态（图像、视频），训练数据集已从 TB 级跨越到 PB 级。
- Checkpoints（模型快照）： 为了防止长达数月的训练因硬件故障中断，系统需要频繁保存“断点（Checkpoints）”。一个万亿参数模型的单次快照可能就达数 TB，且需要极高的写入带宽以减少停机时间。
核心技术与工具软件
为了应对这些挑战，存储架构正在发生翻天覆地的变化：
- 核心算法与协议：
- GPUDirect Storage (GDS)： 由 NVIDIA 推出，允许数据绕过 CPU 和系统内存，直接从 NVMe 存储传输到 GPU 显存，延迟降低 50%，带宽提升数倍。
- RDMA (远程直接内存访问)： 在分布式集群中实现节点间存储数据的超低延迟交换。
- 主流工具软件：
- 并行文件系统 (Lustre / BeeGFS / Weka)： 专为 HPC 和 AI 设计，支持成千上万个客户端同时高速读写。
- 对象存储 (MinIO / Ceph)： 凭借极强的横向扩展能力，成为存储 PB 级原始数据集的首选。
典型应用场景
| 场景 | 存储侧重点 | 建议方案 |
| LLM 大模型训练 | 极致带宽、快速快照写入 | 全闪存 NVMe 阵列 + 并行文件系统 |
| 自动驾驶仿真 | 极高并发随机读取 (海量图片/雷达数据) | 层次化存储 (冷热数据自动分层) |
| 智慧医疗 (基因/影像) | 大容量存储、数据合规性 | 高密度对象存储 + 归档备份 |
2025 最新硬件配置架构推荐
要构建一套不拖后腿的 AI 存储系统，硬件架构必须领先一步：
- 存储介质： 全面进入 PCIe 5.0 时代。企业级 SSD 如 Micron 9550 或 WD Black SN8100，单盘顺序读取已突破 14GB/s。
- 新型架构： CXL (Compute Express Link) 内存池化技术正在落地，允许存储、内存与 CPU/GPU 之间实现更灵活的带宽分配。
- 网络互联： 存储网络从 100GbE 进化至 400Gb/s InfiniBand 或 800Gb/s 以太网，确保数据“油管”足够粗。
推荐配置参考（万亿参数训练级）：
- 热数据层： 32个 NVMe Gen5 节点，组成并行文件系统，提供 500GB/s+ 的聚合带宽。
- 冷数据层： PB 级对象存储，采用 QLC 颗粒平衡成本与容量。
- 互联： NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 交换机，支持多路冗余。
结语
在 AI 时代，“存”得快才能“算”得快。投资顶级的 GPU 固然重要，但构建一套高带宽、大容量、低延迟的存储底座，才是保障业务连续性和投资回报率（ROI）的关键所在。