高容量固态硬盘为企业加速AI工作负载

许多企业希望构建和部署自己的人工智能(AI)应用程序，但他们需要快速的硬件来推动他们的人工智能工作，其中包括固态硬盘(SSD)。

人工智能是计算和数据密集型的。许多组织已经开始投资于新的人工智能优化硬件，包括用于快速处理的带有图形处理单元(GPU)的新服务器。许多人不再使用较慢的硬盘驱动器(HDD)进行存储，而是投资于基于NVMe®的SSD以获得最佳性能。

HDD使用会导致延迟的机械部件，通常以100 MB/s到200 MB/s的速度读取和写入数据。相比之下，根据企业存储论坛的数据，固态硬盘使用闪存，没有移动部件，延迟更低，读写数据的速度是硬盘的35倍。当人工智能模型需要快速处理和分析大量数据以提供实时见解或做出快速决策时，这一点至关重要。

在本文中，我们将重点介绍企业正在追求的不同大数据和人工智能项目，并详细介绍它们如何满足人工智能和机器学习(ML)应用程序的数据存储要求。解决方案包括速度极快的三星 PM9A3 NVMe PCIe®4.0 SSD，以及部署新的存储架构，称为具有高容量三星 SSD的分解存储。

固态硬盘的大规模AI用例

组织正在将人工智能模型用于许多用例，包括预测性维护、IT运营管理和个性化客户体验。人工智能使自动驾驶汽车成为可能，并使银行、金融和保险行业能够检测欺诈行为，加快贷款处理，采取反洗钱措施并进行风险分析。

最好的策略是用人工智能优化的服务器和存储实现数据中心基础设施的现代化，以满足人工智能日益增长的计算和存储需求。企业需要专用NVMe闪存，如SSD，以确保人工智能培训的最佳性能。

使用NVMe传输协议构建的基于PCIe的SSD是目前可用的速度最快的SSD，因为它们是专门为闪存构建的，并通过PCIe接口直接连接到处理器。

然而，大多数企业仍在数据中心使用传统的HDD进行大规模存储。与三星客户和合作伙伴的讨论表明，大多数组织并没有将所有闪存用于大规模存储，因为这仍然是一个新颖的概念。

但由于所有闪存为数据分析和AI/ML工作负载提供的性能改进，这种情况开始发生变化。市场研究公司TrendForce最近的一项研究显示，对人工智能服务器的需求持续激增，促使人们越来越多地采用大容量企业固态硬盘来存储训练模型数据和结果。

SSD与HDD：固态硬盘更好的其他原因

三星开发了一种开源的分解存储解决方案(DSS)，该解决方案将存储硬件转变为网络存储池，消除性能瓶颈，并提高高容量固态硬盘的性能，以满足大规模存储需求，如人工智能工作负载。此外，尽管硬盘价格仍然较低，但固态硬盘的价格在过去十年中有所下降。由于固态硬盘没有移动的机械部件，它们比硬盘更可靠、更耐用，因此使用寿命更长。此外，固态硬盘比硬盘更节能，从而降低了能源成本。

所有这些原因，再加上更快的性能，使高容量固态硬盘获得了强劲的投资回报。

适用于人工智能工作负载的三星固态硬盘

Samsung PM9A3专为企业和大型云数据中心设计，针对包括人工智能工作负载在内的关键任务全天候需求进行了优化。PM9A3有960GB、1.92TB、3.84TB和7.68TB型号可供选择，其顺序读写速度达到6900/4100 MB/s，随机读写速度为110万/200000 IOPS。另一个选择是三星PM893 SATA SSD。虽然它不是基于NVMe的，但它确实提供了高达550/520 MB/s和高达98000/30000 IOPS的随机读/写速度，并且可以满足不需要最快速度的AI/ML要求。

SSD还通过AES 256位、基于硬件的全磁盘加密确保了强大的数据安全性，这是当今最强的加密算法，比基于软件的加密更安全。

需要在台式机或笔记本电脑上执行数据分析或运行小型人工智能模型的员工应考虑三星990 PRO NVMe SSD，它提供7450/6900 MB/s的顺序读/写速度。三星990 PRO采用M.2外形，有1TB、2TB和4TB配置。

如今，企业正竞相利用AI/ML和数据分析来获得竞争优势，改善运营，增强客户服务和体验。三星固态硬盘提供快速、安全的存储，满足这些高性能要求。

医疗保健提供商还使用人工智能算法分析放射性图像，以检测癌症和其他健康问题，而在工业环境中，公司可以使用摄像头和ML-powered软件，通过检测设备缺陷等用途，使制造更安全、更高效。

最近，ChatGPT和其他大型语言模型(LLM)的大规模采用促使许多企业追求自己的生成人工智能项目。

据AI business报道，他们希望利用自己的专有数据建立自己的内部生成人工智能模型，以提高员工生产力、客户服务和体验以及业务运营。使用案例包括创建营销内容、提供技术客户支持和协助销售。

事实上，根据Gartner的数据，尽管目前只有不到5%的企业在生产环境中使用生成API或部署生成人工智能应用程序，但到2026年，采用率预计将增长到80%以上。

固态硬盘为人工智能应用程序提供更快的数据访问

组织可以尝试使用包括HDD在内的现有硬件进行人工智能培训，但这样做会使培训耗时更长。根据AI Business的说法，在某些情况下，它不起作用，尤其是在大型人工智能模型中，因为数据集太大，会淹没系统。

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