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面向AI存储系统的数据分级存储与智能分层管理技术.docx
资料介绍
面向AI存储系统的数据分级存储与智能分层管理技术
——从热数据到冷数据的AI数据自动分层管理
引言
在AI数据中心中，数据的访问频率差异显著。训练数据在训练过程中频繁访问，属于热数据；训练完成后，训练数据的访问频率降低，属于温数据；归档数据的访问频率极低，属于冷数据。数据分级存储技术将数据根据访问频率存储在不同的存储介质上，在性能和成本之间取得平衡。智能分层管理技术利用AI自动识别数据的访问模式，自动迁移数据到合适的存储层级。本文系统分析面向AI存储系统的数据分级存储与智能分层管理技术。
存储层级
存储层级划分
AI数据中心中存储层级的划分：
1. L1层级：热数据，访问频率高，存储在高性能NVMe SSD上，容量约10TB至100TB，延迟约10μs至100μs。
2. L2层级：温数据，访问频率中等，存储在大容量QLC SSD上，容量约100TB至1PB，延迟约100μs至1ms。
3. L3层级：冷数据，访问频率低，存储在大容量HDD或磁带库上，容量约1PB至10PB，延迟约1ms至10s。
4. L4层级：归档数据，访问频率极低，存储在磁带或蓝光光盘上，容量约10PB至100PB，延迟约10s至100s。
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