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AI对存储需求
1.容量需求增加:AI大模型需要处理和分析的数据量巨大，这就要求存储系统能够提供足够的容量来存放海量的数据集和模型参数。例如，AI服务器对DRAM和 NAND的需求分别是传统服务器的8倍和3倍。
2.性能需求提升:AI应用对存储的读写速度、响应时间和数据吞吐量都有较高要求。高性能计算(HPC) 和深度学习等AI工作负载需要快速访问和处理数据，这就需要存储系统具备高带宽和低延迟的特性。
3.可靠性和耐久性:AI应用通常需要24/7不间断运行，这就对存储系统的可靠性和耐久性提出了更高的要求。存储设备需要能够承受持续的高负载工作，并保证数据的完整性和安全性。
4.存算一体化趋势:为了提高数据处理效率，减少数据在存储和计算单元之间的搬运，存算一体化技术应运而生。这种技术可以将计算能力直接集成到存储系统中，从而加速AI模型的训练和推理过程。
5.多模态数据处理:随着AI技术向多模态发展，存储系统需要能够支持多种类型的数据，如文本、图像、视频等，这对存储系统的灵活性和扩展性提出了新的要求。
综上所述，AI对存储的需求是多方面的，不仅仅是容量的增加，还包括性能、可靠性、耐久性、灵活性和成本效益比的综合提升。
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本文来源：水晶球财经博主-A涨
