通信世界網消息（CWW）當AI大模型參數規(guī)模突破萬億級，AI算力的重要性已經毋庸置疑。但隨著算力基礎設施越建越多，一個被忽視的真相也逐漸清晰：最終決定訓練乃至推理效率的不是單純的算力峰值，而是數據從存儲到計算的“流轉效率”。

在AI大模型訓練、推理等業(yè)務快速發(fā)展的大背景下，數據存儲與計算的協(xié)同效率不僅成為運營商IT系統(tǒng)升級的關鍵，更關乎AI在運營商和各行各業(yè)業(yè)務中的部署應用。

作為數字基建主力軍，當前運營商對存力的需求已從“輔助角色”升級為“重要引擎”。

迎接“AI+”時代

存算網協(xié)同成為運營商的必答題

隨著AI大模型發(fā)展深入推進，行業(yè)對存力的需求日益凸顯。在數據處理能力上，存儲系統(tǒng)須具備高IOPS和高帶寬，滿足高速讀寫需求，減少計算資源等待時間；在容量方面，存力要從TB級擴展到PB級以上，以容納海量非結構化數據；同時，存力支撐下的低延遲訪問對實時AI應用也至關重要。

直面行業(yè)需求，運營商作為算網一體化的核心建設者與引領者，存儲與計算、網絡的協(xié)同已成為其無法回避的課題。

從業(yè)務需求來看，AI訓練和推理對存算網協(xié)同的性能要求呈現多維度提升。中國移動研究院網絡與IT技術研究所項目經理閆晗指出，在訓練方面，隨著參數量、訓練數據量的激增，訓練檢查點不斷增大，對于存儲提出TB/s級高吞吐性能需求。在推理方面，由于GPU顯存空間有限，需要構建HBM-DRAM-SSD多級KVCache緩存架構，以緩存更多KV數據，提升KVCache命中率。

“當前存儲與計算、網絡資源的協(xié)同還存在諸多短板：在多協(xié)議處理方面，傳統(tǒng)按照文件、對象、塊協(xié)議分立的存儲系統(tǒng)暴露出數據跨池拷貝痛點和數據冗余問題；在存儲網絡方面，傳統(tǒng)TCP/IP網絡面對海量數據傳輸存在瓶頸；在存儲客戶端方面，傳統(tǒng)NFS文件客戶端不能滿足高并發(fā)讀寫性能需求?！遍Z晗講道。

從IT系統(tǒng)整體來看，存儲與計算、網絡資源如何協(xié)同才能滿足AI業(yè)務需求，目前存在哪些協(xié)同短板？未來如何實現高效低時延傳輸？帶著這一系列行業(yè)關注的話題，近期，工信智媒體還將組織專家研討沙龍，深入探索行業(yè)的應用之策。

高性能、低成本的SSD

成為存力市場核心訴求

構建高效存力，存儲技術可謂關鍵制約因素。在這場關于容量、性能、成本的博弈中，存儲技術也逐漸演進，打破HDD市場長期被國外制約的困境，國產廠商在SSD領域正實現彎道超車。

就企業(yè)進展來看，長江存儲3D NAND閃存技術持續(xù)迭代，作為SSD大腦的主控芯片，目前國內絕大多數依然是國外芯片廠商占據，其比例遠高于CPU市場，這無疑凸顯了國內相關產業(yè)在該領域實現自主突破的緊迫性。

從技術價值來看，SSD芯片直接決定存儲性能?！爸袊苿又攸c考量SSD硬盤的讀寫帶寬、IOPS、時延、可靠性、功耗等指標，同時也考量SSD產品的成本因素，從技術和成本兩方面進行綜合評估?！遍Z晗介紹，目前中國移動在智算場景下，存儲介質正在快速向全閃化演進，以實現存儲系統(tǒng)高吞吐、低延遲、低功耗的目標。

對此，中國聯通研究院未來網絡研究部總監(jiān)曹暢也同樣認為，從運營商角度來看，更為看好SSD在成本控制與性能優(yōu)化上的優(yōu)勢。一方面，新型SSD芯片可實現更低時延，提供更大帶寬和IOPS，能滿足AI訓練中大量數據的快速讀寫需求，部分新型SSD芯片還具備計算加速功能，可以加速數據處理。另一方面，新型SSD芯片采用更先進制程，在能效比上表現優(yōu)異。

近年來平頭哥的鎮(zhèn)岳企業(yè)級SSD主控芯片嶄露頭角，不僅具備高達3400K IOPS的IO處理能力，輕松應對高并發(fā)AI推理任務；而且憑借領先業(yè)界的超低延遲 ，能快速響應推理請求，減少等待時間；同時支持多種NAND技術，保證性能的同時控制存儲成本，提升AI推理成本效益。

存算網協(xié)同長遠在于

打贏算力能效戰(zhàn)

AI算力的爆發(fā)式增長帶來巨大能耗壓力，如何在提升訓練效率的同時降低能耗，成為運營商存算網協(xié)同的重要課題，SSD憑借節(jié)能的突出優(yōu)勢，也將有效助力這一進程。

對此，閆晗認為，液冷技術與SSD替代結合是節(jié)能關鍵。液冷一方面能夠提高數據中心的設備部署密度，另一方面也能保證芯片在最大電壓和頻率下連續(xù)運行，提升芯片性能。而SSD硬盤能耗比HDD硬盤節(jié)省90%以上，通過SSD對HDD的替代，可進一步降低設備功率，其與液冷技術相輔相成，將共同推動新型節(jié)能、綠色低碳算力網絡發(fā)展。

網絡架構優(yōu)化與協(xié)議創(chuàng)新可進一步降低能耗。曹暢指出，光電混合新型組網方案是未來的重要方向，可以解決傳統(tǒng)網絡架構難以滿足超大規(guī)模算力集群互聯需求。同時，通過優(yōu)化擁塞控制算法、負載均衡策略及RDMA協(xié)議，能提升網絡吞吐效率AI訓練效率。此外，曹暢提醒，從系統(tǒng)協(xié)同方面來看，通過智能化的管控與調度、自動化運維等手段也可以確保網絡的高可用和高可靠。

正如不同的應用場景，對存力的挑戰(zhàn)各有不同，各有側重。未來存算網協(xié)同還有賴于產業(yè)鏈上下游企業(yè)同心協(xié)作，從OEM廠商、SSD盤的廠商和SSD核心芯片企業(yè)都應各盡所長。平頭哥半導體產品總監(jiān)周冠鋒認為，作為一種典型的閉源系統(tǒng)，SSD盤廠與主控廠需要緊密合作，充分發(fā)揮出主控芯片與NAND芯片的能力，并盡量以通用部件的形態(tài)，滿足各場景訴求；同時在接口兼容性上與OEM廠商聯合發(fā)力，充分適配各種不同硬件平臺。

面向未來，當存力、算力、運力真正實現“同頻共振”，不僅將重塑運營商的競爭力，更將為數字經濟高質量發(fā)展注入底層動力。隨著AI業(yè)務的深入，相信運營商還將在技術突破、產業(yè)協(xié)同等方面持續(xù)探索。后續(xù)，工信智媒體將持續(xù)關注行業(yè)動向，并且通過“算網一體化中的存力挑戰(zhàn)研討”，邀請產業(yè)各方深入探討實踐路徑，敬請關注。