Phân tích: Tốc độ tăng trưởng dữ liệu AI vượt xa kế hoạch tính toán, lưu trữ đang trở thành điểm nghẽn mới của hạ tầng AI.

BlockBeats tin tức, ngày 15 tháng 8, phân tích mới nhất của Western Digital chỉ ra rằng, khi quy mô ứng dụng trí tuệ nhân tạo mở rộng nhanh chóng, việc xây dựng trung tâm dữ liệu AI đang chuyển từ cạnh tranh sức mạnh tính toán GPU thuần túy sang cạnh tranh năng lực lưu trữ dữ liệu, quy hoạch lưu trữ đã trở thành mắt xích cốt lõi của hạ tầng AI.

Bài viết trích dẫn dự báo của IDC rằng, đến năm 2030, lượng dữ liệu mới tăng thêm hàng năm trên toàn cầu sẽ đạt 718ZB. Dữ liệu do hệ thống AI tạo ra sẽ không biến mất khi nhiệm vụ tính toán kết thúc, dữ liệu huấn luyện, điểm kiểm tra mô hình, vector nhúng, nhật ký suy luận, từ khóa gợi ý, kết quả đầu ra và dữ liệu đánh giá sẽ tiếp tục tích lũy.

Western Digital cho biết, hiện nay nhiều quy hoạch hạ tầng AI quá tập trung vào tỷ lệ sử dụng GPU mà bỏ qua sự tích lũy dữ liệu trong vòng đời AI. Dữ liệu tạo ra trong quá trình huấn luyện và suy luận sẽ trở thành tài sản quan trọng cho việc lặp lại mô hình, đánh giá chất lượng và kiểm toán tuân thủ, chi phí lưu trữ sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả vận hành lâu dài của hệ thống AI.

Khi quy mô dữ liệu bước vào cấp độ PB thậm chí EB, kiến trúc lưu trữ đơn lẻ khó có thể đáp ứng nhu cầu. Doanh nghiệp cần áp dụng chiến lược lưu trữ phân tầng, sử dụng bộ nhớ flash hiệu suất cao cho huấn luyện và suy luận thời gian thực, sử dụng HDD dung lượng cao và bộ lưu trữ đối tượng cho việc lưu trữ dữ liệu dài hạn, lịch sử ghi chép và các kịch bản truy cập tần suất thấp.

Phân tích cho rằng, trong tương lai, các chỉ số quan trọng của cạnh tranh hạ tầng AI sẽ không chỉ là số lượng GPU, mà còn là chi phí lưu trữ mỗi PB dữ liệu, mức tiêu thụ năng lượng, hiệu quả khôi phục và khả năng quản lý vòng đời dữ liệu. Nếu doanh nghiệp vẫn coi lưu trữ là khâu phụ trợ sau tính toán, có thể đối mặt với các vấn đề như chi phí dữ liệu mất kiểm soát, hiệu quả lặp lại mô hình giảm sút.