AI算力加速规模化,存储系统迎来架构变革

过去,行业谈AI基础设施,更多关注GPU数量、芯片性能和集群互联。但在实际训练和推理中,算力并不是唯一瓶颈。数据能否及时送到GPU、模型检查点能否快速保存、推理缓存能否高效调度,都会直接影响GPU利用率和AI服务成本。

随着大模型参数规模、训练数据量和推理并发持续增长,AI基础设施的竞争焦点正在发生变化。

过去,行业谈AI基础设施,更多关注GPU数量、芯片性能和集群互联。但在实际训练和推理中,算力并不是唯一瓶颈。数据能否及时送到GPU、模型检查点能否快速保存、推理缓存能否高效调度,都会直接影响GPU利用率和AI服务成本。

存储系统已不再只是保存数据的“仓库”,而是逐渐进入AI计算的关键路径。

围绕这一变化,即将于826召开2026全球闪存峰会将设置面向AI的存储系统创新与实践论坛,聚焦大模型训练与推理给存储系统带来的挑战,围绕高性能并行文件系统、GPU加速存储、KV Cache卸载等方向展开交流,探讨从数据流水线到存储架构的端到端优化。

高性能并行文件系统应对集群并发压力

大模型训练需要持续读取文本、图片、音频和视频等海量数据。当GPU集群从几十张卡扩展到数百张甚至数千张后,大量计算节点会在同一时间访问训练数据,传统存储系统很容易出现带宽不足、元数据拥堵等问题。

AI训练负载也不同于普通业务。除了大规模连续读写,还涉及大量小文件、模型参数以及周期性生成的检查点。存储系统既要提供足够高的总带宽,也要具备较强的并发访问和横向扩展能力。

与此同时,企业的数据通常分散在对象存储、文件存储、数据库和数据湖中。训练前频繁复制、转换和迁移数据,不仅降低效率,也增加了管理与安全压力。

高性能并行文件系统可以将数据和访问压力分散到多个存储节点,并支持大量GPU服务器同时访问。它解决的核心问题,是如何在大规模集群中稳定提供数据,并降低数据准备和搬运对训练效率的影响。

GPU加速存储缩短数据传输路径

并行文件系统解决了大规模并发访问问题,但数据从存储系统到达GPU,仍然需要经过一条较长的传输路径。

在传统架构中,数据通常先进入CPU内存,再复制到GPU显存。这个过程不仅占用CPU和内存资源,也会带来额外的数据复制和传输延迟。

GPU直连存储等技术,可以减少CPU内存中转,让数据通过更直接的路径进入GPU显存,从而降低CPU负担,并提升数据传输效率。

这一问题直接关系到GPU利用率。昂贵的GPU如果因为读取训练数据或保存模型检查点而等待,就会延长训练时间,并推高整体算力成本。

不过,GPU加速存储并不是简单增加高速SSD。它需要GPU、网卡、网络协议、文件系统、驱动程序和AI框架共同配合。只有打通整条数据链路,存储性能才能真正转化为更高的GPU利用率。

从训练走向推理,KV Cache带来新的存储需求

高性能并行文件系统和GPU加速存储,主要解决训练阶段的数据供给问题。进入推理阶段后,存储系统还面临另一项快速增长的需求——KV Cache管理。

大模型处理用户请求时,会生成KV Cache,用来保存已经计算过的上下文,避免重复计算。随着上下文窗口变长、并发请求增加,KV Cache会快速占用GPU显存。

当显存不足时,系统能够同时处理的请求数量会下降,宝贵的显存资源也会被大量缓存占用,挤压模型计算空间。

KV Cache卸载的思路,是将暂时不用的缓存转移到CPU内存、本地NVMe SSD或远端存储中,需要时再调回GPU。这样可以扩展缓存容量,提高推理并发能力。

这也带来了性能、容量与成本之间的矛盾。高性能介质速度更快,但成本较高;容量更大的存储层价格更低,却可能增加访问延迟。因此,系统需要根据缓存热度和访问频率,在不同介质之间进行调度。

如果缓存读取速度过慢,GPU仍然需要等待;如果缓存命中率不高,数据搬运成本也可能超过收益。KV Cache卸载的关键,不只是把缓存存下来,而是让缓存能够及时、准确地回到GPU。

AI存储的几个变化趋势

从产业趋势看,AI存储正在呈现几个明显变化。

一是架构走向分层化。GPU显存、CPU内存、本地NVMe、共享存储和对象存储将组成多级数据体系,并根据数据热度和访问需求进行调度。

二是训练与推理采取不同的优化路线。训练更关注大带宽、并发访问和检查点效率;推理更关注低延迟、模型加载和KV Cache管理。

三是存储软件的重要性持续提升。缓存管理、数据编排、I/O调度和软硬件协同,将越来越影响系统的实际性能。

四是评价标准正在改变。未来衡量AI存储价值的,不只是容量、带宽和IOPS,更重要的是它能让多少GPU保持高效运行,并降低多少训练和推理成本。

面向AI的存储系统创新与实践论坛将从真实业务需求出发,连接模型开发、AI算力、存储系统和云平台等多个环节,讨论如何通过端到端优化,让存储能力真正转化为AI算力效率。

当GPU越来越昂贵,减少GPU等待,就是释放算力。存储系统也将从基础支撑设施,逐步成为决定AI系统效率的重要组成部分。

 


本文来源于DOIT传媒,文章内容仅供参考,不构成投资建议。

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