如何為AI儲存平台選擇合適的SSD規格?

AI時代,儲存不再是配角

在當今數據驅動的時代,人工智慧(AI)正以驚人的速度改變著各行各業。從自動駕駛、智慧醫療到金融風控、自然語言處理,AI應用無處不在。然而,AI的強大能力背後,是海量數據的支撐和極其複雜的計算。這些數據不僅規模龐大,而且其處理模式與傳統應用截然不同,這對底層的基礎設施,尤其是儲存系統,提出了前所未有的挑戰。

傳統的儲存解決方案,無論是基於機械硬碟(HDD)還是早期的固態硬碟(SSD),在面對AI工作負載時,往往力不從心。性能瓶頸、高延遲、低吞吐量等問題,會導致AI訓練週期無限延長,模型迭代效率低下,最終嚴重影響AI項目的進度和成本。選擇錯誤的SSD,不僅可能導致AI訓練效率低下和資源浪費,甚至可能成為整個AI系統的「阿基里斯之踵」。

本文旨在為讀者提供一份全面的指南,深入探討AI工作負載對儲存的特殊要求,並詳細解析在為AI儲存平台選擇SSD時需要考量的關鍵規格,包括介面類型、NAND Flash類型、寫入放大(WA)、耐久性(DWPD)、容量、性能、延遲、散熱與功耗等。我們將分析不同AI應用場景(如訓練、推論、數據湖)對SSD的差異化需求,並通過實際案例,展示如何進行需求分析、規格匹配和成本效益評估,以期幫助讀者做出明智的選擇,為AI應用的高效運行奠定堅實的儲存基礎。

1. AI工作負載對SSD的特殊要求回顧:數據洪流下的性能瓶頸

在深入探討SSD規格選擇之前,我們必須首先理解AI工作負載的獨特I/O模式和性能需求。與傳統的企業應用(如數據庫、Web服務)相比,AI工作負載,特別是深度學習訓練,對儲存系統提出了更為嚴苛的要求。這些需求是選擇合適SSD的根本出發點。

1.1 高IOPS與低延遲:訓練階段的隨機讀取

深度學習模型的訓練過程,通常涉及對大規模數據集的迭代式讀取。以圖像識別為例,訓練數據集可能包含數百萬甚至數十億張圖片。在訓練過程中,GPU會不斷地從儲存中讀取小批量的數據(mini-batch),這些數據通常是隨機分佈在整個數據集中的。

• 隨機讀取特性:AI訓練的數據訪問模式以小文件隨機讀取為主。例如,每個圖像文件可能只有幾十KB到幾MB,但訓練過程需要同時從數據集中隨機抽取大量這樣的圖像文件來構建訓練批次。這導致了大量的隨機I/O操作。
• 高IOPS需求:由於需要快速、頻繁地讀取這些隨機分佈的小文件,儲存系統必須能夠提供極高的每秒輸入/輸出操作數(IOPS)。如果IOPS不足,GPU將會「飢餓」,等待數據的到來,導致計算資源閒置,訓練效率大幅下降。
• 低延遲至關重要:AI訓練是一個高度並行的計算過程,GPU的計算能力極強。任何I/O延遲都會直接影響GPU的利用率。即使是微秒級的延遲,在數百萬次I/O操作的累積下,也會導致訓練時間顯著延長。因此,儲存系統必須提供極低的讀取延遲,確保數據能夠及時送達GPU。

1.2 高吞吐量:數據載入與模型保存

儘管AI訓練以隨機讀取為主,但在某些階段,以及對於某些特定類型的AI工作負載,高吞吐量(Throughput)同樣至關重要。

• 數據載入:在訓練開始前,整個數據集或部分數據集可能需要從較慢的儲存層(如NAS、對象儲存)載入到高速的本地儲存(如SSD陣列)中。這個過程需要極高的順序讀取吞吐量。
• 模型保存與加載:在訓練過程中,模型權重會定期保存到儲存中,或者在訓練中斷後需要從儲存中加載模型。這些操作通常涉及較大的文件(模型文件),需要高順序寫入和讀取吞吐量。
• 推論階段:相較於訓練,AI推論(Inference)階段的I/O模式通常更為順序。例如,加載一個大型預訓練模型文件,然後對輸入數據流進行實時處理。這類應用對順序讀取吞吐量有較高要求。
• 大數據分析:在AI數據預處理、特徵工程等階段,可能涉及對TB甚至PB級別的原始數據進行掃描、過濾和轉換,這類操作對順序讀寫吞吐量有極高要求。

1.3 高寫入壓力:模型訓練過程中的頻繁寫入

AI訓練不僅是讀取密集型,在某些情況下,也是寫入密集型工作負載。這主要體現在以下幾個方面:

• 模型檢查點(Checkpointing):為了防止訓練中斷導致進度丟失,以及方便後續的模型調優和部署,訓練過程會定期將模型權重、優化器狀態等保存為檢查點文件。這些文件可能非常大,且寫入頻率較高。
• 日誌記錄與指標保存:訓練過程會產生大量的日誌文件,記錄訓練進度、損失函數變化、準確率等指標。這些日誌需要頻繁寫入儲存。
• 數據增強(Data Augmentation):在某些情況下,為了擴大訓練數據集,會實時或預先生成增強後的數據。如果這些增強數據需要寫入儲存,將產生額外的寫入壓力。
• 優化器狀態:一些複雜的優化器(如Adam、Adagrad)會維護大量的內部狀態變量,這些狀態在每次迭代中都會更新,並可能需要寫入儲存。

這些頻繁的寫入操作對SSD的寫入耐久性(Endurance)提出了嚴峻考驗,需要SSD能夠承受高強度的寫入壓力,並保證數據的長期可靠性。

1.4 數據完整性與可靠性:AI數據的價值極高

AI數據,尤其是經過精心標註和預處理的訓練數據集,其價值是不可估量的。模型的訓練結果也同樣重要。任何數據損壞或丟失都可能導致嚴重的後果。

• 訓練數據的不可替代性:許多AI數據集是經過大量人力、物力收集和標註的,一旦損壞或丟失,重建成本極高,甚至無法重建。
• 模型訓練結果的正確性:模型訓練是一個複雜的迭代過程,任何底層儲存的數據錯誤都可能導致模型收斂失敗、訓練結果不正確,甚至產生有偏見的模型。
• 可靠性要求:AI訓練通常是長時間、不間斷的運行。儲存系統必須具備極高的可靠性,避免因硬體故障導致訓練中斷或數據丟失。
• 錯誤檢測與糾正:SSD必須具備強大的錯誤檢測和糾正機制(如ECC),確保數據在寫入和讀取過程中的完整性。對於企業級應用,端到端數據保護(End-to-End DataProtection)更是基本要求。

總之,AI工作負載對SSD的需求是多維度且極致的:它既需要極高的隨機讀寫IOPS和低延遲來餵飽GPU,又需要高吞吐量來快速載入和保存數據,同時還要承受高強度的寫入壓力並保證數據的絕對完整性。理解這些核心需求,是我們接下來選擇合適SSD規格的基礎。

2. 關鍵SSD規格考量:如何解讀SSD的「基因」

理解了AI工作負載的特殊需求後,接下來的任務就是將這些需求轉化為對SSD具體的規格要求。市場上的SSD產品種類繁多,其性能、壽命、成本等都由其內部的「基因」——即各種關鍵規格——所決定。本節將詳細解析這些關鍵規格,幫助讀者在選型時做出明智的判斷。

2.1 介面類型:速度與延遲的決定因素

SSD的介面類型直接決定了其與主機系統通信的速度和效率,是影響性能和延遲的最基本因素。

• NVMe (Non-Volatile Memory Express) over PCIe (Peripheral Component Interconnect Express):
• • 首選:對於AI儲存平台而言,NVMe SSD是毫無疑問的首選。它專為NAND Flash設計,相比傳統的SATA/SAS介面,NVMe協議能夠更高效地利用PCIe總線的並行性,顯著降低命令隊列深度和延遲。
  • PCIe Gen4/Gen5:隨著AI數據量的爆炸式增長和模型複雜度的提升,對I/O性能的需求也水漲船高。PCIe Gen4和Gen5提供了比Gen3更高的帶寬(Gen4單通道16 GT/s,Gen5單通道32 GT/s),使得NVMe SSD的順序讀寫速度可以輕鬆突破7 GB/s(Gen4)甚至14 GB/s(Gen5)。對於AI訓練這種需要極高吞吐量和低延遲的應用,選擇最新一代的PCIe介面至關重要。
  • 優勢:極高的IOPS、極低的延遲、高吞吐量、原生支持多核CPU和並行I/O。
• SATA (Serial Advanced Technology Attachment) SSD:

不適用於高性能AI工作負載:SATA介面是為傳統HDD設計的,其最大帶寬僅為600 MB/s。這對於AI訓練等高性能應用來說,是嚴重的性能瓶頸。SATA SSD的IOPS和延遲表現也遠不如NVMe SSD。

• • 適用場景:僅適用於對性能要求不高的輔助儲存、日誌儲存或歸檔數據。
• SAS (Serial Attached SCSI) SSD:
• • 企業級應用:SAS介面主要用於企業級儲存系統,提供比SATA更高的可靠性、可管理性和多路徑支持。SAS SSD在傳統數據庫、虛擬化等企業級應用中表現良好。
  • AI適用性:雖然SAS SSD在可靠性和某些企業級功能上優於SATA,但其性能(特別是隨機讀寫IOPS和延遲)仍無法與NVMe SSD相媲美。
  • 對於AI訓練等對性能有極致要求的場景,SAS SSD通常也不是最佳選擇。但在某些混合工作負載或需要與現有SAS基礎設施集成的場景下,仍有其應用空間。

結論:對於AI儲存平台,NVMe (PCIe Gen4/Gen5) SSD是唯一推薦的介面類型,以確保能夠滿足AI工作負載對極致性能和低延遲的需求。

2.2 NAND Flash類型:壽命、性能與成本的權衡

NAND Flash是SSD的核心儲存介質,其類型直接決定了SSD的寫入壽命(耐久性)、性能和成本。不同類型的NAND Flash適用於不同的AI應用場景。

• SLC (Single-Level Cell):
• • 特性:每個儲存單元儲存1位數據。壽命最長(約5萬-10萬次P/E Cycle),性能最好,但成本最高,容量最低。
  • 適用場景:極少用於主流SSD產品,僅見於對壽命和性能有極致要求的特殊企業級應用或緩存層。
• MLC (Multi-Level Cell):
• • 特性:每個儲存單元儲存2位數據。壽命和成本介於SLC和TLC之間(約3千-1萬次P/E Cycle)。
  • 適用場景:早期企業級SSD常用,現在逐漸被TLC取代。某些高性能、高耐久性需求的企業級SSD仍可能採用。
• TLC (Triple-Level Cell):
• • 特性:每個儲存單元儲存3位數據。是目前消費級和主流企業級SSD最常用的NAND類型。壽命相對較低(約1千-3千次P/E Cycle),成本較低,容量較高。
  • 適用場景:
  • 消費級TLC:適用於對成本敏感、寫入量不大的AI推論平台或輔助儲存。
  • 企業級TLC (eTLC):經過優化,通常具有更好的耐久性和性能,適用於大多數AI訓練平台,特別是那些寫入壓力較大但又需要兼顧成本的場景。
• QLC (Quad-Level Cell):
• • 特性:每個儲存單元儲存4位數據。容量更高、成本更低,但壽命和性能進一步下降(約100-1千次P/E Cycle)。
  • 適用場景:主要適用於讀取密集型應用,如AI推論平台、數據湖、歸檔儲存或作為熱數據的緩存層。對於AI訓練這種寫入密集型應用,除非有特殊的成本考量且寫入量極低,否則不推薦使用QLC作為主儲存。
• PLC (Penta-Level Cell):
• • 特性:每個儲存單元儲存5位數據。是NAND Flash技術的未來趨勢,將進一步提升容量密度和降低成本,但壽命和性能會進一步犧牲。
  • 適用場景:目前尚未大規模商用,未來可能用於極致容量需求、讀取密集型且對性能和壽命要求不高的歸檔儲存。

結論:對於AI訓練平台,企業級TLC (eTLC) 是主流選擇,能在性能、壽命和成本之間取得較好平衡。對於AI推論平台或數據湖,QLC SSD在成本和容量上具有優勢,但需仔細評估其耐久性是否滿足需求。

2.3 寫入放大 (Write Amplification, WA) 與耐久性 (DWPD):SSD壽命的「晴雨表」

NAND Flash的寫入壽命是有限的,每個儲存單元只能承受有限次的擦寫。SSD控制器通過一系列複雜的算法來管理NAND Flash,其中寫入放大(WA)和耐久性指標(DWPD)是評估SSD壽命的關鍵。

• 寫入放大 (Write Amplification, WA):
• • 定義:WA是指主機寫入SSD的數據量與SSD實際寫入NAND Flash的數據量之比。理想情況下,WA應為1,即主機寫入多少數據,SSD就實際寫入NAND多少數據。但由於NAND Flash的特性(只能擦除整個塊,不能單獨擦除頁),以及SSD控制器為了管理數據、提升性能和延長壽命而執行的後台操作(如垃圾回收GC、磨損均衡WL),實際寫入NAND的數據量往往會大於主機寫入的數據量。
  • WA > 1 的原因:
  • • 垃圾回收 (Garbage Collection, GC):當SSD中的有效數據分散在多個塊中時,控制器需要將這些有效數據搬移到新的塊中,然後擦除舊的塊以釋放空間。這個搬移過程會產生額外的寫入。
    • 磨損均衡 (Wear Leveling, WL):為了延長NAND Flash的整體壽命,控制器會盡量均勻地擦寫所有儲存單元。這也可能導致數據的額外搬移。固件日誌、元數據更新:SSD內部固件需要記錄大量日誌和元數據,這些寫入也會計入WA。
    • 對壽命的影響:WA值越高,意味著NAND Flash被擦寫的次數越多,SSD的壽命消耗越快。因此,選擇WA值較低的SSD控制器或優化工作負載以降低WA,對於延長SSD壽命至關重要。
• DWPD (Drive Writes Per Day):
• • 定義:DWPD是衡量企業級SSD耐久性的重要指標,表示在SSD的保固期內,每天可以將其全部容量寫入多少次。例如,一個1TB的SSD,如果DWPD為1,意味著在保固期內,每天可以寫入1TB的數據。DWPD越高,表示SSD的寫入耐久性越好。
  • 計算:DWPD = (TBW / (保固年限 * 365)) / 總容量。其中,TBW (Total BytesWritten) 是SSD在其壽命內可以寫入的總數據量。
  • AI工作負載匹配:
  • • AI訓練:由於訓練過程中存在大量的模型檢查點保存、日誌寫入等操作,寫入壓力較大,因此需要選擇高DWPD的SSD。通常建議選擇DWPD為1或更高的企業級SSD。
    • AI推論/數據湖:這些應用通常是讀取密集型,寫入量相對較小,因此可以選擇DWPD較低的SSD(如DWPD < 1),以降低成本。
• 如何降低WA和選擇高耐久性SSD:
• • 選擇企業級SSD:企業級SSD通常採用更優化的控制器算法、更高耐久性的NAND Flash(如eTLC),並預留更多的OP空間,以實現更低的WA和更高的DWPD。
  • 優化工作負載:避免大量的隨機小文件寫入,盡量將寫入操作合併為較大的順序寫入。合理設置檢查點保存頻率,避免不必要的頻繁寫入。
  • 監控SMART數據:實時監控SSD的SMART數據,特別是總寫入量(TBW)和剩餘壽命百分比,及時發現潛在的耐久性問題。

結論:對於AI訓練平台,高DWPD(DWPD ≥ 1)的企業級SSD是首選。對於讀取密集型AI應用,可以選擇DWPD較低的SSD以節省成本,但仍需確保其耐久性足以應對預期的寫入量。

2.4 容量與性能平衡:OP比例的藝術

SSD的容量選擇不僅要考慮數據集的大小,還要考慮性能和壽命的需求。而OP(Over-Provisioning)比例是影響這三者平衡的關鍵。

• 容量需求:
• • 數據集大小:AI訓練數據集通常非常龐大,從幾百GB到數TB甚至數PB不等。SSD的總容量必須足以容納訓練數據集、模型文件、日誌文件以及作業系統和應用程序。
  • 模型複雜度:複雜的模型可能需要更大的儲存空間來保存檢查點和中間結果。
  • 訓練頻率:如果多個模型同時訓練或頻繁進行訓練,則需要更大的總容量。
  • 數據增長:考慮未來數據增長趨勢,預留一定的擴展空間。
• OP (Over-Provisioning) 比例:
• • 定義:OP是指SSD控制器預留的、不對用戶開放的NAND Flash空間。這部分空間用於固件操作,如垃圾回收(GC)、磨損均衡(WL)、壞塊管理等。
  • 作用:
  • • 提升性能:更多的OP空間意味著控制器有更多的空閒塊來執行GC和WL,從而減少寫入放大,提升寫入性能和穩定性,特別是在高負載下。
    • 延長壽命:更多的OP空間可以讓WL算法更均勻地擦寫所有NAND單元,從而延長SSD的整體壽命。
    • 提升可靠性:更多的OP空間可以預留更多的備用塊,用於替換損壞的NAND單元,提升可靠性。
  • 比例:消費級SSD的OP比例通常較低(如7%),而企業級SSD的OP比例通常較高(如28%甚至更高)。更高的OP比例會犧牲可用容量,但能帶來更好的性能和耐久性。
  • AI應用選擇:對於AI訓練平台,建議選擇OP比例較高的企業級SSD,以確保在高寫入壓力下的性能穩定性和耐久性。對於讀取密集型應用,可以選擇OP比例較低的SSD以獲得更大的可用容量。

結論:在選擇SSD容量時,不僅要考慮數據集大小,還要根據AI工作負載的特性,合理選擇OP比例較高的企業級SSD,以平衡容量、性能和壽命的需求。

2.5 延遲需求:QoS的關鍵指標

延遲是衡量SSD響應速度的關鍵指標,對於AI應用,特別是實時推論或對延遲敏感的訓練任務,極低的延遲至關重要。

• QoS (Quality of Service) 指標:
• • 定義:QoS指標通常以百分位數來表示延遲,例如99.9%或99.99%延遲。這意味著在所有I/O請求中,有99.9%或99.99%的請求能夠在指定的時間內完成。這比平均延遲更能反映SSD在峰值負載下的表現。
  • 重要性:對於AI訓練,即使少數I/O請求的延遲過高,也可能導致GPU長時間等待,從而影響整體訓練效率。對於實時推論,高延遲可能導致服務響應時間超標,影響用戶體驗。
• 影響延遲的因素:
• • 介面類型:NVMe介面本身就比SATA/SAS具有更低的協議開銷和更低的延遲。
  • 控制器和韌體:SSD控制器和韌體的優化程度直接影響延遲。高效的GC算法、優化的命令處理流程、智能的緩存管理都能顯著降低延遲。
  • NAND Flash類型:SLC/MLC的讀寫速度通常比TLC/QLC更快,因此延遲也更低。
  • OP比例:更高的OP比例可以減少GC的頻率和影響,從而降低延遲波動。
  • 工作負載:隨機讀寫的延遲通常高於順序讀寫。高隊列深度下的延遲也會增加。
• 如何通過SSD控制器、韌體優化來降低延遲:
• • 低延遲控制器設計:採用專為低延遲設計的SSD控制器,具備更快的處理速度和更優化的I/O路徑。
  • 優化韌體算法:
  • • 高效的垃圾回收:減少GC對正常I/O的影響,例如採用後台GC、增量GC等技術。
    • 智能緩存管理:利用DRAM緩存熱數據和元數據,減少對NAND Flash的直接訪問。
    • 命令調度優化:優化命令的處理順序和並行度,減少隊列延遲。
  • 端到端延遲優化:不僅關注SSD本身的延遲,還要考慮從應用程序到儲存介質的整個數據路徑的延遲,包括網絡、驅動、文件系統等。

結論:對於AI儲存平台,特別是AI訓練和實時推論,應選擇具備優異QoS延遲表現的企業級NVMe SSD。在選型時,應要求廠商提供詳細的QoS延遲數據,並在實際測試中進行驗證。

2.6 散熱與功耗:高密度部署下的「隱形殺手」

AI伺服器通常採用高密度部署,這使得散熱和功耗成為影響整體系統穩定性和運營成本的重要因素。SSD的散熱設計和功耗表現不容忽視。

• AI伺服器高密度部署的挑戰:
• • AI伺服器內部通常集成多個高性能GPU和CPU,本身就是發熱大戶。當再部署多個高速NVMe SSD時,整個系統的熱密度會急劇升高。
  • 如果SSD的散熱設計不佳,其內部溫度會迅速升高,觸發熱節流(ThermalThrottling),導致性能下降,甚至影響產品壽命和可靠性。
• SSD的散熱設計:
• • 帶散熱片的SSD:許多高性能NVMe SSD會自帶較大的散熱片,以幫助控制器和NAND Flash散熱。在選擇時,應考慮散熱片的尺寸和設計是否足以應對預期的工作負載。
  • 液冷方案:對於極致性能和高密度部署的AI伺服器,可能需要考慮採用液冷方案,將SSD直接集成到液冷迴路中,以實現更高效的散熱。
  • 主機系統散熱協同:SSD的散熱不僅是自身的問題,也與主機系統的整體散熱設計(如機箱風道、風扇配置)密切相關。在部署時,應確保SSD能夠獲得足夠的氣流。
• 功耗表現:
• • 高功耗:高速NVMe SSD在全速運行時功耗較高,這會增加數據中心的電力消耗和運營成本。
  • 能效比:在滿足性能需求的基礎上,應盡量選擇能效比更高的SSD,即在提供相同性能的同時,功耗更低。
  • 電源管理:SSD的固件應具備高效的電源管理功能,在空閒或低負載時能迅速進入低功耗狀態,以節省電力。

結論:在為AI儲存平台選擇SSD時,除了性能和耐久性,還應充分考慮SSD的散熱設計和功耗表現,確保其在高密度部署的AI伺服器中能夠穩定、高效地運行,並降低運營成本。

3. AI工作負載與SSD選擇的匹配:對症下藥

在理解了AI工作負載的特性和SSD的關鍵規格之後,接下來的任務就是將兩者進行精準匹配。不同的AI應用場景,其對儲存的需求側重點不同,因此需要選擇不同規格的SSD,才能在性能、成本和效率之間取得最佳平衡。

3.1 AI訓練平台:追求極致性能與耐久性

AI訓練是整個AI流程中對儲存性能要求最高的環節。其核心特點是高IOPS、低延遲的隨機讀取(餵飽GPU),以及高寫入壓力(模型檢查點、日誌)。

• 核心需求:
• • 極高IOPS與極低延遲:確保GPU不「飢餓」,最大化計算資源利用率。
  • 高寫入耐久性:承受長時間、高強度的寫入負載,保證SSD壽命。
  • 高吞吐量:快速載入訓練數據集和保存模型。
  • 數據完整性:確保訓練數據和模型權重的準確性。
• 推薦SSD規格:
• • 介面:PCIe Gen4/Gen5 NVMe SSD。這是滿足極致性能和低延遲的唯一選擇。
  • NAND Flash類型:企業級TLC (eTLC) 是主流選擇。它在性能、耐久性和成本之間取得了較好的平衡。對於極端寫入密集型工作負載,如果預算允許,可以考慮更高耐久性的MLC(如果市場上仍有供應)或SLC。
  • 耐久性 (DWPD):高DWPD,通常建議選擇DWPD ≥ 1的企業級SSD。這確保了SSD能夠承受訓練過程中頻繁的寫入操作。
  • 容量:根據訓練數據集大小、模型複雜度和訓練頻率來估算。通常建議預留一定的冗餘空間,並考慮未來數據增長。
  • OP比例:選擇OP比例較高的企業級SSD(如28%或更高),以確保在高負載下的性能穩定性和耐久性。
  • QoS延遲:選擇具備優異QoS延遲表現的SSD,確保在99.9%或99.99%的I/O請求中,延遲都能保持在極低水平。
  • 散熱:由於訓練平台通常是高密度部署,SSD的散熱至關重要。選擇帶有高效散熱片或支持液冷方案的SSD,並確保伺服器內部有良好的風道設計。

3.2 AI推論平台:注重吞吐量與QoS延遲

AI推論(Inference)是將訓練好的模型應用於實際數據的過程。相較於訓練,推論通常是讀取密集型工作負載,對寫入耐久性要求較低,但對實時響應和吞吐量有較高要求。

• 核心需求:
• • 高吞吐量:快速加載模型文件和處理輸入數據流。
  • 低延遲:特別是對於實時推論應用,要求極低的響應時間。
  • 高並發:多個推論請求同時處理。
  • 成本效益:通常推論服務部署數量龐大,成本是重要考量。
• 推薦SSD規格:
• • 介面:PCIe Gen4/Gen5 NVMe SSD。雖然推論是讀取密集型,但高速介面能確保模型快速加載和數據流暢處理。
  • NAND Flash類型:
  • • QLC SSD:對於成本敏感且寫入量極低的推論平台,QLC SSD是具備高容量和低成本優勢的選擇。但需仔細評估其QoS延遲和耐久性是否滿足要求。
    • TLC SSD:對於性能和穩定性要求更高的推論平台,TLC SSD是更穩妥的選擇。
  • 耐久性 (DWPD):較低DWPD即可,通常DWPD < 1。因為推論以讀取為主,寫入量較小。
  • 容量:根據模型文件大小、輸入數據緩存需求和並發請求數量來估算。通常推論平台對容量的需求相對訓練平台較小。
  • QoS延遲:對於實時推論,QoS延遲是關鍵指標。即使選擇QLC,也需確保其在預期負載下的QoS延遲能滿足服務等級協議(SLA)的要求。
  • 散熱:同樣需要考慮散熱,尤其是在高並發推論場景下。

3.3 數據湖/歸檔:容量優先,成本敏感

數據湖(Data Lake)和歸檔儲存主要用於儲存大量的原始數據、歷史數據或不常訪問的數據。這類應用對性能要求不高,但對容量和成本極為敏感。

• 核心需求:
• • 極大容量:儲存TB甚至PB級別的數據。
  • 低成本:每GB儲存成本是主要考量。
  • 數據可靠性:確保數據長期儲存不丟失。
• 推薦SSD規格:
• • 介面:SATA SSD或PCIe NVMe SSD(如果需要較高的順序讀取性能)。對於數據湖,通常會採用分層儲存架構,SSD可能作為熱數據緩存層,而大部分數據儲存在HDD或對象儲存中。
  • NAND Flash類型:QLC SSD是首選。其高容量、低成本的特性非常適合數據湖和歸檔儲存。PLC SSD在未來也將是這類應用的理想選擇。
  • 耐久性 (DWPD):極低DWPD即可,因為這類應用以讀取為主,寫入頻率極低。
  • 容量:選擇市面上能提供的最大容量SSD,以減少單個儲存單元的成本。成本:每GB成本是決定性因素。

下表總結了不同AI工作負載與SSD選擇的匹配建議:

重要提示:上述建議是通用指導原則。在實際選擇時,仍需根據具體的AI應用、預算、現有基礎設施和廠商支持等因素進行綜合評估。建議在最終部署前,進行小規模的POC(概念驗證)測試,以驗證所選SSD在實際工作負載下的表現。

4. 實際案例分析:為AI訓練集群選擇SSD的過程

理論與原則的闡述固然重要,但通過一個實際案例來展示如何應用這些知識,將會讓讀者對SSD選擇過程有更直觀的理解。本節將以一個典型的AI訓練集群為例,詳細說明從需求分析到SSD選擇的整個過程。

4.1 案例背景:高性能AI訓練集群

某大型科技公司正在規劃一個新的AI訓練集群,用於加速其在自然語言處理(NLP)和計算機視覺(CV)領域的模型開發。該集群將部署數十台AI伺服器,每台伺服器配備8塊NVIDIAH100 GPU。公司對訓練效率和成本效益都有較高要求。

4.2 需求分析

在選擇SSD之前,團隊首先對AI訓練工作負載進行了詳細的需求分析:

• 數據集規模:主要的訓練數據集為數TB級別,例如一個大型NLP數據集可能達到5TB,一個CV數據集可能達到10TB。數據集會不斷更新和擴展。
• I/O模式:
• • 訓練階段:以小文件(幾KB到幾MB)隨機讀取為主,要求極高IOPS和低延遲,以確保GPU利用率。
  • 數據載入:訓練前或訓練中途需要從遠端儲存(如對象儲存)載入數據到本地SSD,要求高順序讀取吞吐量。
  • 模型檢查點:每隔一定時間(如每小時或每N個訓練步驟)保存一次模型檢查點,每次保存可能涉及數GB到數十GB的寫入,要求高順序寫入吞吐量和一定的寫入耐久性。
  • 日誌記錄:訓練過程中會產生大量日誌,頻繁小文件寫入。
• 訓練時長:單個模型訓練可能持續數天到數週。
• 可靠性:數據完整性至關重要,任何數據損壞都可能導致訓練失敗或模型錯誤。
• 預算:雖然性能優先,但仍需在預算範圍內尋求最佳性價比。

4.3 規格匹配與初步篩選

根據上述需求分析,團隊開始匹配SSD規格:

1. 介面類型:
2. 1. 需求:極高IOPS、低延遲、高吞吐量。
   2. 匹配:毫無疑問選擇PCIe Gen5 NVMe SSD。雖然Gen4也能提供不錯的性能,但考慮到未來幾年的發展趨勢和H100 GPU的強大計算能力,Gen5能更好地避免儲存成為瓶頸。
2. NAND Flash類型:
3. 1. 需求:高寫入耐久性(模型檢查點、日誌),同時兼顧性能和成本。
   2. 匹配:企業級TLC (eTLC) 是最佳選擇。它比QLC有更好的耐久性和性能,比SLC/MLC成本更低,更適合大規模部署。
3. 寫入耐久性 (DWPD):
4. 1. 需求:承受長時間高強度寫入。估算每塊SSD每天的寫入量。
   2. 估算:假設每台伺服器有4塊SSD用於訓練數據和檢查點。每個模型檢查點10GB,每小時保存一次,每天240GB。加上日誌和其他寫入,保守估計每塊SSD每天寫入量約為500GB。如果SSD容量為4TB,那麼每天寫入0.5TB/4TB =0.125次全盤寫入。考慮到WA(假設WA=3),實際寫入NAND為0.125 * 3 =0.375次全盤寫入。為了確保長期穩定運行和足夠的冗餘,團隊決定選擇DWPD≥ 1的企業級SSD。
   3. 匹配:篩選出DWPD為1或更高的企業級Gen5 NVMe SSD。
4. 容量:
5. 1. 需求:單個數據集最大10TB,考慮到多個數據集和未來擴展。
   2. 匹配:每台伺服器配置4塊4TB的SSD,總容量16TB,足以容納單個大型數據集,並為多個小數據集提供空間。同時,這也為OP提供了足夠的空間。
5. 性能指標:
6. 1. 需求:極高隨機讀取IOPS,低延遲,高順序吞吐量。
   2. 匹配:要求SSD廠商提供詳細的4KB隨機讀取IOPS(至少2M IOPS以上)和QoS延遲數據(如99.99%延遲在100us以內),以及順序讀寫吞吐量(Gen5理論峰值)。
6. 散熱與功耗:
7. 1. 需求:高密度部署,避免熱節流。
   2. 匹配:選擇帶有高效散熱片設計的SSD,並與伺服器供應商確認其系統散熱方案能夠有效帶走SSD產生的熱量。同時,關注SSD的峰值功耗,確保伺服器電源供應充足。

4.4 成本效益評估

在初步篩選出幾款符合技術要求的SSD後,團隊進行了成本效益評估:

• 總體擁有成本 (TCO):不僅考慮SSD的採購成本,還考慮其在整個生命週期內的運營
• 成本(功耗)、維護成本和因性能瓶頸導致的訓練時間延長所帶來的隱性成本。
• 性能/價格比:對比不同SSD在相同性能水平下的價格,選擇性價比最高的產品。
• 廠商支持:考慮SSD廠商的技術支持、售後服務和固件更新能力。對於企業級應用,良好的廠商支持至關重要。

最終,團隊選擇了一款來自知名企業級SSD廠商的4TB PCIe Gen5 NVMe SSD,該SSD採用eTLC NAND,DWPD為1.5,具備優異的隨機讀寫IOPS和QoS延遲表現,並配備了高效的散熱解決方案。雖然其單價高於消費級SSD,但從整個AI訓練集群的總體擁有成本和訓練效率來看,這是最具成本效益的選擇。

4.5 部署與驗證

在選定SSD後,團隊進行了小規模的POC(概念驗證)測試,在實際AI訓練工作負載下,驗證所選SSD的性能、穩定性和兼容性。測試結果符合預期,證明了選擇的正確性。

這個案例展示了為AI儲存平台選擇SSD是一個系統性的過程,需要深入理解AI工作負載的特性,精準匹配SSD的關鍵規格,並進行全面的成本效益評估。只有這樣,才能確保AI應用能夠在高效、可靠的儲存基礎上,充分發揮其潛力。

5. 結論:為AI儲存平台選擇SSD的藝術與科學

在AI時代,數據已成為新的石油,而儲存系統則是煉油廠的基石。為AI儲存平台選擇合適的SSD,不再是一個簡單的硬體採購決策,而是一門結合了藝術與科學的學問。它要求我們不僅要深入理解AI工作負載的獨特「脾氣」——其對IOPS、延遲、吞吐量和寫入耐久性的極致需求,還要精準掌握SSD各種規格參數背後的「基因」——介面類型、NAND Flash類型、寫入放大、DWPD、容量、OP比例、QoS延遲、散熱與功耗等。

正如本文所闡述的,不同的AI應用場景對儲存的需求側重點截然不同。AI訓練平台追求的是極致的性能和耐久性,需要高DWPD的企業級NVMe SSD來餵飽GPU,並承受高強度的寫入壓力;AI推論平台則更注重吞吐量和實時響應的低延遲,QLC或TLC SSD在成本效益上可能更具優勢;而數據湖和歸檔儲存則以容量和成本為主要考量,QLC SSD成為其理想選擇。這個選擇過程是一個複雜的權衡過程。沒有「一刀切」的最佳方案,只有「最適合」的解決方案。精準的選擇意味著:

• 性能最大化:確保SSD能夠充分釋放AI計算資源的潛力,避免儲存成為訓練或推論的瓶頸。
• 可靠性保障:保護AI數據這一寶貴資產的完整性,降低因儲存故障導致的業務中斷風險。
• 成本優化:在滿足性能和可靠性需求的基礎上,實現總體擁有成本(TCO)的最優化,避免不必要的硬體投入。

因此,在做出最終決策之前,我們強烈建議:

1. 進行詳細的需求分析:清晰定義AI工作負載的I/O模式、數據量、訓練頻率、延遲要求和預算限制。
2. 深入研究SSD規格:不僅要看表面參數,更要理解其背後的技術原理和對實際性能的影響。
3. 進行實際測試與驗證:在真實或模擬的AI工作負載下,對候選SSD進行性能、穩定性和兼容性測試,以驗證其是否符合預期。
4. 考慮廠商支持與生態系統:選擇有良好口碑、提供可靠技術支持和完善生態系統的SSD供應商。

隨著AI技術的飛速發展,對儲存系統的要求只會越來越高。SSD作為AI基礎設施的關鍵組件,其重要性將日益凸顯。只有深入理解AI與儲存之間的共生關係,並掌握科學的選型方法,我們才能為AI應用的持續創新和高效運行,奠定堅實的儲存基石,共同迎接智能時代的到來。