人工智能与存储的关系 - 存储是AI崛起的关键组成部分 需要为AI模型训练提供大量准确数据[1] - AI系统高效处理海量数据、实现智能决策依赖于数据存储与管理能力提升[1] - 战略性数据管理需求持续上升 存储解决方案整合优化成为企业核心任务[3] 人工智能数据周期框架 - AI数据周期涵盖六个阶段：原始数据存档、数据准备转换、模型训练、交互提示、推理引擎和新内容生成[3] - 原始数据存档阶段需要优化存储解决方案确保高效数据访问[3] - 数据准备转换阶段需要巨大存储容量和性能保障 需部署高效数据存储基础设施如数据湖架构[3] - 模型训练阶段要求前端使用高性能计算密集型eSSD保障GPU高效运作[3] - 交互提示阶段需要核心区高性能eSSD和边缘设备cSSD满足连接协同需求[3] - 推理引擎阶段需高性能eSSD用于缓存 大容量eSSD支撑数据湖 边缘设备使用cSSD和嵌入式闪存[3] - 新内容生成阶段产生"热数据" 可存储在大容量cSSD和嵌入式闪存中[4] 闪存技术需求特点 - 需要覆盖从边缘到核心数据中心的广泛解决方案组合[6] - 需针对计算密集型和存储密集型应用提供不同特性解决方案[6] - 高性能与低延迟是闪存发挥关键作用的优势[4] - 存储基础设施需具备灵活性 支持实时分析高速处理和长期大量数据存储[10] 闪迪产品解决方案 - 推出基于PCIe 5.0的DC SN861企业级SSD 容量达16TB 适用于LLM训练和推理[6][9] - SN861提供超低延迟和响应速度 更低的能耗提供更高每瓦特IOPS[9] - 支持NVMe 2.0和OCP 2.0规范 提供1次或3次每日全盘写入及5年保修[9] - 推出基于PCIe 4.0的DC SN655企业级SSD IOPS达110万 具备高容量和低延迟性能[10] - 提供商用闪存产品和车规级存储解决方案 支持边缘端应用如AI PC[10] - 展出超大容量256TB NVMe企业级SSD 基于UltraQLC技术平台实现存储容量性能突破[11] 市场前景与发展方向 - AI在各行业仍处于部署早期阶段 模型复杂度和数据体量持续增长[10] - 对高性能存储需求将持续增长 推动数据驱动行业创新与效率提升[4] - 闪存存储需具备更高可定制性以匹配复杂工作负载[11] - 存储系统面临前所未有的数据规模与类型挑战[11] - 闪存解决方案以优化性能和满足扩展需求为目标 全面激发数据驱动AI应用潜力[11]