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微软：AI存储，SSD or HDD ?
设备级 Mbps（读/写）• 延迟 工作负载 • 原始数据• 结构化和非结构化数据• 文本、视频、图像等 • 向量化/结构化• 减少占用空间• 大块数据集 • 高读写吞吐量• 工作负载随GPU数量扩展 Fig 基于自己过去云资源实践，从投资角度来看，并没有完全转向QLC-SSD，仍是基于HDD来构建温数据层，减少存储硬件投资； • 在温数据层基于Blob对象存储引擎，和业界现在普遍热议的并行文件系统不同（Fig
1.1K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Solidigm：AI数据管道与存储方案
Fig-5 训练过程，数据在GPU集群HBM/DRAM中，主要是随机读写。
59110编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
SuperMicro：AI存储硬件方案
SuperMicro：AI存储硬件方案-Fig-5 计算+存储（性能层）+容量层 方案 所有训练数据集和模型都存储在本地 • 数据湖使用容量优化的存储。
87510编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Samsung：CXL 内存扩展更新
Samsung：CXL 内存扩展更新-Fig-5 CMM-H（分层内存）有2种模式 • 分层内存模式（左）：优化性能，利用 DRAM 缓存提升访问速度，SSD 提供高容量。
1.3K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
忆芯科技：Flash2DRAM 动态数据加载
通过将高频权重保存在GPU/NPU的DRAM中，并利用CSD预测并加载所需的低频权重，可以显著减少内存需求（Fig-5/6）。 推理优化方法（Inference Optimization） Fig-5 计算型存储（CSD）在推理中的作用 左图示意基于计算型存储耦合的加速计算系统（尤其在边缘受限场景）。
55900编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
KIOXIA：RAID 卸载优化数据冗余
KIOXIA：RAID 计算卸载优化数据迁移-Fig-5 为什么 xPU 应该用于 SSD RAID 卸载？ 左侧内容： xPU 可以利用其自身加速器，但为什么要卸载到 SSD？
49200编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用
生成长度（GEN_LENGTH）：8 • GPU批处理大小（GPU_BATCH_SIZE）：2 • 并发批处理（NUM_BATCHES）：12 AsteraLabs：CXL内存扩展在推理场景的应用-Fig
1.2K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
XINNOR：高效RAID的存储实践
XINNOR：高效RAID存储实践-Fig-5 xiSTORE 是面向 HPC 和 AI 市场的软件定义存储 （SDS） 解决方案，基于速度最快、最可靠的 RAID 引擎 xiRAID，结合 Lustre
66810编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
MLPerf：AI场景的存储测试标准
MLPerf：AI场景的存储测试标准-Fig-5 传输大小直方图 • Unet3D 使用 PyTorch，并显示出较大比例的 128KB 传输，且无更大IO。
1K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
NAND 闪存面临的机遇与挑战
NAND 闪存面临的机遇与挑战-Fig-5 1. 需求位增长率 (Demand Bit Growth YoY) 的变化趋势： • 需求增长在2020年达到最高点，随后逐渐下降到2022年的19.3%。
82210编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Micron：SSD替换主存，加速AI落地
Fig-5 • 系统配置 • SuperMicro SYS-512E-TNRT（ Supermicro 512 系列服务器） • 双插槽Intel Xeon Platinum 8568Y+（48核/96
48910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
WD：适配GPU DAS的存储系统设计
WD：适配GPU DAS的存储系统设计-Fig-5 图示 Nvidia 基于WD SN655系列 NVMe-SSD 构建的GDS 直连存储AI加速服务器，主要特征如下（从左往右）： CPU/GPU服务器
86910编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
NVIDIA：LLM集群存储IO行为（实测数据）
负载分析 NVIDIA：LLM集群存储IO行为-Fig-5 负载特征。 上图为GPU计算时负载（含训练和检查点写入）； 下图是训练时存储读写带宽，后文详细展开分析。
43010编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
MetisX：从CXL内存扩展到近存计算
MetisX：从CXL内存扩展到近存计算-Fig-5 当数据量不断增加.... 当数据量增加时，你需要更多的内存和计算能力 但增加更多节点不起作用，也不高效。
41310编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
AsteraLabs：PCIe 长距离跨节点传输方案
Fig-5 异构基础设施的兴起 Converged Infrastructure（传统融合架构） 特点： 每个节点均包含固定的CPU、内存（DIMMs）、存储设备（Drives）、GPU和网络接口卡（NICs
1.2K00编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Viking Enterprise：企业存储的分层视角
• 简化基础设施管理 • 没有额外的学习成本，我们都知道如何管理基于以太网的设备 • 提供企业管理的统一面板 • 更高效地利用带宽和可用资源 Viking Enterprise：企业存储的分层视角-Fig
56300编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Google/Meta：云服务商视角下的CXL应用
云服务商视角下的CXL内存-Fig-5 冷数据对带宽需求很低 • 冷数据只需要约1%的系统内存带宽。 图表说明： • 图中显示了二级访问比率的累积分布函数（CDF）和概率密度函数（PDF）。
1.3K10编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
超微：下一代存储系统接口设计与实践
超微下一代存储系统接口设计与实践-Fig-5 EDSFF存储托架设计（E3.S） 1. EDSFF托架设计优化了气流 优化气流管理，气流通过组件之间流动，从而提升散热性能。 2.
87600编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
Solidigm：CSAL 云存储加速层实现与优势
Open CAS v.s CSAL Solidigm：CSAL 云存储加速层实现与优势-Fig-5 写入带宽（Write bandwidth）： • 与 Open CAS 相比，CSAL 在大部分测试中的带宽表现更加一致并且较高
73700编辑于 2025-02-11 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
PCIe Gen5 互联拓扑设计与经验
PCIe 5.0 互联拓扑设计-Fig-5 右图显示，基于PCIe HBR（交换卡）实现跨节点数据互通。
1.8K00编辑于 2025-02-11
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