长江存储：释放数据价值，AI时代的存力需求

近年来，随着AI模型在训练参数和规模的不断扩大，AI应用场景的多元化扩展，以数据存储、处理和利用为核心的存力，逐步成为支撑AI持续发展不可忽略的一环并起着重要作用。

在AI市场持续增长、应用场景不断拓宽的背后，是对海量数据的深度挖掘与分析。这一过程中，存力不仅是数据的存储仓库，更是数据流动与处理的动力引擎。尤其是当AI大模型在规模上不断扩展，其对数据存储、处理与访问的需求达到了前所未有的高度。

以GPT-4为例，参数规模达1.8万亿，训练数据规模达13万亿token，这要求存储系统必须具备更高的存储容量和可扩展性，以容纳并高效管理这些数据。

同时，高性能存储对于AI模型的训练与推理效率至关重要。在整个AI大模型链路中， 海量的物料成本用于CPU、GPU、NPU等各种计算资源。然而以上这些XPU的性能发挥，高度依赖存储器的数据供给。如果存储系统性能不足，XPU将频繁处于“等数”的空闲状态，造成算力等资源的浪费，导致AI整体效率的低下。

此外，在AI应用部署中，成本、功耗和空间管理也是不可忽视的因素，而通过对存储系统(存力)的优化布局能够显著降低这些方面的负担。紧凑科学的存力设计也有助于节省数据中心、AI服务器的空间资源。

一、释放数据价值，AI时代的存力需求

AI浪潮汹涌澎湃，存力不仅是确保海量数据得以安全、可靠存储的基石，更是实现数据高速访问、灵活调度与智能分析的关键所在。

1、高效访问与精细化管理

在日益复杂且高速发展的AI大模型与多元化应用场景中，高效访问与精细化的数据管理成为关键挑战。AI模型的训练与推理过程，尤其是那些涉及海量数据、深层神经网络及高频次迭代优化的场景，亟需存储系统提供高速、稳定的数据读写能力，以确保模型训练的高效进行与实时响应。伴随各类AI应用的持续深入，数据类型的多样化与数据量的爆炸式增长，精细化管理存储资源变得至关重要，如：根据数据访问频率、重要性及生命周期实施智能分层存储;实时监控存储健康状况、预测并预防潜在的性能瓶颈与故障，保障AI服务的连续性与稳定性等。

2、海量数据存储，提供稳健高效访问性能

随着AI模型训练与推理所需数据的指数级增长，存储系统正面临着前所未有的挑战。为了满足这一特定应用场景下的需求，存储必须具备稳健、弹性的动态扩容能力。根据AI模型训练过程中的数据增长情况，实现无缝扩容，以应对存储峰值时的巨大流量冲击。同时，在AI模型频繁迭代与数据密集型操作的环境下，存储系统还需确保在巨量负载下，数据库的管理与数据访问能够保持高度一致性，避免因存储瓶颈导致的性能下降或数据错误。

3、异构数据处理，助力数据价值挖掘

数据作为AI时代的基础要素之一，是AI技术发展迭代的重要推手。然而，目前数据大都以多模态形态存在，且处于未经清理、整合的原始状态，其规格、大小、特征差异显著，难以直接应用。因此，存储器件及系统需要能够支持复杂数据结构的存储与高效访问，为AI硬件平台提供强大的数据处理能力。

4、数据安全与可靠性

AI应用涉及海量用户隐私等敏感数据，因此在各类AI驱动的复杂应用场景中，存储系统不仅需要支撑AI模型训练与推理所需的海量数据处理，还必须确保数据的安全性与可靠性。具体而言，存储系统需具备完善的数据保护能力，融合安全加密、多重冗余、纠错编码等技术，确保即便在硬件故障或网络攻击等意外情况下，AI模型所依赖的关键数据也能完好无损，为AI应用的稳健运行提供坚实保障。

5、绿色低能耗

AI时代，指数级的数据增长，势必会给存储带来前所未有的挑战，尤其在物理空间、设备成本、用电能耗等方面。因此，存储必须满足高密度、低能耗等特性。以实现在有限的物理空间内容纳更多的数据，继而实现绿色低碳的长远目标。

二、企业级SSD，打造AI时代数据存储底座

针对AI时代千行百业复杂多变的存力需求，长江存储推出一系列商用存储解决方案，打造AI时代的数据存储底座。

以长江存储PE321企业级固态硬盘为例，长江存储PE321采用第三代三维闪存技术打造的企业级PCIe Gen4X4 NVMe固态硬盘，采用U.2接口，NVMe 1.4协议，具有高性能、低功耗、低延时、高可靠性等特性。同时， PE321提供读取密集型和读写混合型两种方案，应对不同工况，可广泛应用于企业IT、运营商、互联网、金融、智能制造等行业的高性能计算、人工智能、大数据、CDN等核心存储场景之中。

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