理解 AI 工作负载与 SSD 在性能中的关键作用

随着人工智能应用在各行业的快速普及——从个性化推荐、自动驾驶到药物发现和欺诈检测——对高性能基础设施的需求正呈指数级增长。在这一基础设施的核心是存储，特别是固态硬盘(SSD)。虽然 GPU 和 CPU 往往在 AI 讨论中占据聚光灯，但 SSD 扮演着至关重要的支撑角色，能够显著影响 AI 工作负载的性能、可扩展性和成本效益。

本文将深入分析 AI 工作负载的类型，以及 SSD（特别是先进的应用感知型 SSD）如何成为 AI 管道成败的关键因素。

AI 工作负载的分类

AI 工作负载可大致分为 3 类：

1. 训练

此阶段将大量数据输入模型以学习模式。例如深度神经网络学习识别人脸，或自然语言模型理解语法和上下文。

• 存储需求：高吞吐量的顺序读写，以处理大型数据集如图像、视频或文本语料库

• 瓶颈：存储速度慢会延迟数据加载，导致 GPU 空闲（这种低效率会增加成本）

2. 微调/迁移学习

模型训练完成后，组织通常会在特定领域数据上进行微调，以适应其特定需求。

• 存储需求：对较小数据集和日志的随机访问；低延迟变得更加关键

• 瓶颈：延迟和不一致的 I/O 性能会影响迭代速度和开发效率

3. 推理

已训练的模型部署到实际应用中进行预测，如实时语言翻译、欺诈检测或客户支持聊天机器人。

• 存储需求：快速、低延迟访问模型、特征向量和查找表；通常具有混合读写模式

• 瓶颈：加载或访问模型的延迟会导致实时应用中的延迟峰值

SSD 如何影响 AI 工作负载性能？

现代 SSD，如具有先进功能的 ScaleFlux CSD5000，有助于解决 AI 管道中几个与存储相关的痛点：

1. 减少训练中的数据瓶颈

高容量、高吞吐量的 SSD 能够快速传输大规模训练数据集，确保 GPU 以所需速率接收数据。NVMe SSD 在顺序吞吐量方面远超传统 SATA 存储设备。

2. 加速模型部署和预热

许多 AI 部署需要按需将多个大型模型加载到内存中。具有低延迟和快速随机读取的 SSD 能够减少 AI 服务的"冷启动"时间并加速模型切换。

3. 支持实时推理

在边缘 AI 或延迟敏感应用（如自动驾驶或实时分析）中，SSD 必须在压力下提供一致的性能。具有低尾延迟和强 QoS 的存储设备在此方面至关重要。

4. 高效处理 AI 数据生命周期

AI 工作负载不仅涉及读取模型，还包括写入日志、中间结果和新训练数据。具有强耐久性和写入优化的 SSD 能够延长设备寿命并降低总拥有成本。

何时应考虑为 AI 工作负载选择先进 SSD？

并非所有 SSD 都相同。选择合适的存储设备取决于工作负载特征：

此外，像 ScaleFlux CSD5000 这样的先进 SSD 集成了数据压缩和写入减少技术，能够在严格的尾延迟控制下实现更高的写入和混合读写性能，从而最小化 GPU 等待数据的时间和 AI 工作负载检查点时的暂停。

结论

虽然计算能力在 AI 基础设施规划中获得了大部分关注，但存储是幕后英雄。SSD 的选择能够显著影响 AI 工作负载运行的速度和效率，特别是在数据规模扩大和用例变得更加时间敏感的情况下。

随着 AI 的持续发展，投资针对特定 AI 工作负载需求优化的 SSD 对于保持竞争力和成本效益至关重要。