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AI训练数据存储去重与压缩技术.docx
资料介绍
存储芯片的AI训练数据存储去重与压缩技术
一、引言
AI训练数据集的规模正在从TB级向PB级快速扩展，数据存储成本在AI基础设施总成本中的占比持续上升。数据去重与压缩技术通过消除重复数据与减小数据体积，降低存储容量需求，减少存储成本。
数据去重技术识别重复的数据块，只存储一份副本，在备份与归档场景中压缩比可达10:1至50:1。数据压缩技术通过算法（如LZ4、Zstd、gzip）减小数据体积，在AI训练数据中压缩比可达2:1至4:1。数据去重与压缩的结合可以显著降低AI训练数据的存储成本。2026年，数据去重与压缩技术已在AI数据湖与企业级存储中大规模部署，在QLC SSD中结合去重与压缩技术，可以进一步降低存储成本。本文将从技术原理、性能优化、应用场景与未来趋势四个方面，对AI训练数据存储的去重与压缩技术进行全面分析。
二、技术原理
2.1 数据去重
数据去重通过哈希计算识别重复的数据块，只存储一份副本，在备份与归档场景中效果显著。
2.2 数据压缩
数据压缩通过算法减小数据体积，在AI训练数据中压缩比可达2:1至4:1。
三、性能优化
3.1 硬件加速
数据去重与压缩的硬件加速在SSD控制器中实现，在数据写入时低延迟地完成去重与压缩。
3.2 在线去重
在线去重在数据写入时实时检测重复数据，避免将重复数据写入NAND Flash。
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| AI训练数据存储去重与压缩技术.docx | 37K |
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