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AI时代存储系统架构演进.docx
资料介绍
存储芯片的AI时代存储系统架构演进
一、引言
AI时代对存储系统架构提出了全新的要求,从传统的以CPU为中心的存储架构向以数据为中心的异构互连架构演进。在AI大模型的训练与推理中,存储系统的带宽、延迟与容量直接决定了GPU利用率、训练效率与推理性能。
AI时代存储系统架构的演进方向包括:从PCIe主导的架构向CXL、NVLink、UCIe、硅光互连协同的异构互连架构演进;从集中式存储向分布式、池化存储架构演进;从被动存储向近存计算、存内计算演进。2026年,AI存储系统架构正处于从PCIe向异构互连的转折点,CXL 3.0内存池化、NVLink 5.0 GPU互连、UCIe 2.0 Chiplet互连与硅光CPO技术正在协同构建新的存储架构。本文将从架构演进、核心技术、挑战与未来展望四个方面,对AI时代存储系统架构的演进进行全面分析。
二、架构演进
2.1 传统架构
传统存储架构以PCIe为中心,CPU通过PCIe总线连接存储设备,带宽受限,延迟较高。
2.2 异构互连架构
AI时代存储架构采用CXL、NVLink、UCIe、硅光互连的异构互连体系,在机柜、封装、晶圆三个空间尺度上构建协同架构。
三、核心技术
3.1 CXL内存池化
CXL 3.0通过内存池化实现内存资源的弹性扩展与共享,在AI训练中动态分配内存。
3.2 NVLink 5.0
NVLink 5.0在GPU之间提供高速互连,在AI训练阶段实现张量同步。
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| AI时代存储系统架构演进.docx | 37K |
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