​SSD在AI发展中的关键作用:从高速缓存到数据湖-2

news/2024/4/15 7:36:21

二、大规模长期存储数据湖

  1. 大规模数据集

    • AI应用需要处理大量的数据,这些数据可能来自多个来源,包括图像、视频、文本、音频等。为了有效地管理这些数据,组织通常将其存储在大型的数据湖中。

  1. 容量扩展

    • 由于数据集的不断增长,企业级SSD必须提供大容量存储选项,并且能够轻松扩展以满足未来的需求。全闪存阵列(All-Flash Arrays, AFA)和超融合基础设施(Hyperconverged Infrastructure, HCI)都是应对这一挑战的有效解决方案。

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  1. 可靠性与持久性:

    • 存储系统必须保证数据的完整性和可用性。通过使用RAID(Redundant Array of Independent Disks)、纠删码和其他数据保护机制,企业级SSD确保了数据的可靠存储。

三、趋势与展望

  1. 智能存储

    未来的SSD可能会集成更多的智能化功能,例如基于机器学习的预测性维护、自适应错误纠正以及自动数据优化等。

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  2. 下一代接口与协议

PCIe 5.0/6.0标准将进一步提升SSD的性能,同时新的存储协议如Compute Express Link (CXL) 将使得CPU、GPU和内存之间的通信更为高效。

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