新型人工智能存储研究报告(2025年).pdf

这份报告探讨了新型人工智能(AI)存储的研究,旨在分析其重要性、关键技术、最佳实践和发展建议。
**一、新型AI存储概况**
* **基本概念:** AI存储是专为AI应用和服务设计的数据存储系统,具备高性能、超大容量、极致安全、数据编织等特征。
* **全球战略:** 国外较早布局,AI存储逐步成为战略关键技术竞争力的重要体现。国内则侧重于通用存储。
**二、AI存储的重要性**
* **发力大模型的基础:** AI存储是支持大模型发展的基础设施,影响模型训练和推理的效率和性能。
* **面临的挑战:** 包括海量数据归集、数据访问效率、实时性和精准性、以及数据安全等。
**三、新型AI存储关键技术**
* **长记忆存储:** 通过多级KV Cache降低推理成本,提高用户体验。
* **数据编织:** 加强全局数据的高效处理,实现数据的统一管理和流动。
* **超节点存储架构:** 支撑扩展法则,构建全对等、全直通的架构。
* **高性能并行文件系统:** 提高数据存取效率,满足大模型的需求。
* **全闪存存储技术:** 提高存储性能,降低能耗。
* **存储内生安全:** 保护企业数据资产,增强数据安全防护能力。
**四、AI存储建设最佳实践**
* **医疗行业:** 长记忆存储技术在辅助诊断、病理分析等领域应用,提升诊断效率和准确性。
* **金融行业:** 高性能AI存储赋能智慧金融,提升交易速度和安全性。
* **AI企业:** AI数据湖支撑大模型训推平台,提高开发和应用效率。
* **运营商:** 构筑领先智算中心云数据底座,实现算力资源的优化配置。
* **制造业:** 一体化集成加速智能客服场景创新与实践。
**五、AI存储发展建议**
* **加强AI存储设施统筹部署:** 制定AI存储产业发展规划,系统布局AI存储设施。
* **增强AI存储自主创新能力:** 加快核心技术创新,推动自主可控。
* **推动AI存储产业协同发展:** 鼓励国产设备应用,提升数据安全保障。
* **构建AI存储能力评价体系:** 完善标准体系,促进产业健康发展。
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