下一代生成式AI基础设施：存储与网络

AI数据中心的未来

为生成式AI工作负载整合先进存储和网络技术

人工智能（AI）和机器学习（ML）已经发展到了一个关键节点，显著影响着现代数据中心的设计和运营。GenAI代表了一次重大飞跃，需要在计算能力、网络和存储方面提供强大的基础设施支持。

存储在AI数据中心中的核心作用

AI和ML工作负载本质上是数据密集型的，需要强大的存储解决方案来容纳海量数据并应对多样化的I/O模式。

AI数据中心中的存储涉及以下几个关键方面：

1. 数据积累和摄取：AI模型需要大量的数据，通常来源于全球各地。高效且具有成本效益的存储解决方案对于处理大规模数据摄取至关重要。
2. 预处理：这个阶段涉及数据清理和格式化，读写操作频繁。高性能存储系统必须高效地支持这些操作。
3. 训练：模型训练是一个读密集型过程，但训练期间的检查点操作可能是高度写密集型的。存储系统必须无缝管理这些需求，以避免瓶颈。
4. 推理：在推理过程中，模型会加载到GPU中，需要快速的高读密集访问和高吞吐量。创建大型模型库并支持频繁的模型加载和卸载是至关重要的。
5. RAG（检索增强生成）：RAG通过向模型中动态添加来自向量数据库的数据，引入了新的存储挑战。这需要快速的数据处理（xPU）以及频繁嵌入新数据以保持模型的准确性。

网络技术演进：从InfiniBand到以太网

传统上，InfiniBand凭借其低延迟和高扩展性，一直是高性能存储领域的标杆。然而，随着技术的飞速发展，以太网已经能够提供与InfiniBand相媲美的性能，成为高性能AI数据中心一个强有力的竞争者。

1. 性能比肩: 以太网的性能显著提升，在高性能AI数据中心中可以与InfiniBand一较高下。
2. 企业化趋势: 随着高性能计算（HPC）环境逐渐融入企业，以太网在企业网络中的主导地位使其在AI数据中心中得到了广泛应用。
3. 扩展性与灵活性: 以太网出色的扩展性以及对RDMA协议的支持，使其能够高效地实现GPU到GPU的通信，成为现代AI工作负载的理想选择。
4. 云集成：许多超大规模和私有云服务商提供基于以太网的解决方案，促进了AI数据中心的无缝集成和扩展。

构建AI数据中心的挑战与解决方案

构建一个高效的AI数据中心需要克服一系列挑战：

1. 加速器互联: 如何确保GPU等加速器能够快速获取数据，需要高性能的存储和网络解决方案。
2. 数据安全防护: 保护敏感数据是重中之重，这就要求在存储和网络基础设施中部署完善的安全措施。
3. 大规模数据管理: 在全球和混合环境中管理海量数据，需要先进的数据管理解决方案来高效处理数据迁移和处理。
4. 避免“头痛医头，脚痛医脚”: 将存储和网络问题留到最后解决，往往会影响AI数据中心的整体性能。一个集成且优化的基础设施解决方案对于充分发挥AI/ML工作负载的潜力至关重要。

优化AI数据中心的建议

1. 整体规划：在设计AI数据中心时，组织应从一开始就全面考虑存储和网络需求。
2. 采用以太网：利用以太网的技术进步可以提供适用于AI工作负载的可扩展和灵活的网络解决方案。
3. 高性能存储解决方案：投资能够处理多样化I/O模式并支持快速数据处理的存储系统至关重要。
4. 协作努力：行业合作和整合计算、存储和网络组件的参考设计可以为AI数据中心提供优化的解决方案。

通过深入理解下一代需求，组织可以构建不仅能够处理当前工作负载的生成式AI数据中心，还能够扩展和适应AI和ML技术未来进步的基础设施。

结语

生成式AI数据中心要想取得长足发展，关键在于将先进的存储和网络解决方案无缝融合。通过应对生成式AI工作负载带来的独特挑战，并充分利用以太网技术的最新成果，企业可以打造出强大且可扩展的AI数据中心。存储和网络厂商的紧密合作、公有云服务商创新的计算架构，以及各方共同努力将成为推动这一变革并制定行业AI基础设施优化标准的重要驱动力。

--【本文完】---

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