突破AI存储瓶颈，大幅提升边缘推理性能

随着AI应用日益渗透到企业运营的各个层面，从通过先进医学影像增强患者护理，到驱动复杂的欺诈检测模型，甚至协助野生动物保护，一个关键瓶颈经常出现：数据存储。

在VentureBeat的Transform 2025大会上，Solidigm产品和营销负责人Greg Matson和PEAK:AIO首席执行官Roger Cummings与M12管理合伙人Michael Stewart探讨了存储技术创新如何推动医疗保健领域的企业AI用例。

MONAI框架是医学影像领域的突破性进展，使其构建更快、更安全、更稳定。存储技术的进步使研究人员能够在该框架基础上构建，快速迭代和创新。PEAK:AIO与Solidgm合作，整合了高能效、高性能和大容量存储，使MONAI能够在其IT环境的单个节点上存储超过200万个全身CT扫描。

"随着企业AI基础设施的快速发展，存储硬件越来越需要根据具体用例进行定制，这取决于它们在AI数据管道中的位置，"Matson说。"我们与MONAI讨论的用例类型，即边缘用例以及训练集群的数据供给，都很好地适用于超大容量固态存储解决方案，但实际的推理和模型训练需要不同的东西。这需要非常高性能、极高每秒I/O的SSD要求。对我们而言，RAG正在分化我们制造的产品类型以及我们必须与软件进行的集成类型。"

提升边缘AI推理性能

为了在边缘实现峰值性能，关键是将存储缩减到单个节点，以便将推理更接近数据。关键是消除内存瓶颈。这可以通过将内存作为AI基础设施的一部分来实现，以便与数据和元数据一起扩展。数据与计算的接近度显著提高了洞察的时间。

"你看到所有大规模部署，用于AI的大型绿地数据中心，使用非常特定的硬件设计，能够将数据尽可能接近GPU，"Matson说。"他们一直在构建具有超大容量固态存储的数据中心，以极高速度为GPU提供PB级存储的便捷访问。现在，同样的技术正在边缘和企业中的微观环境中发生。"

对于AI系统的购买者来说，确保通过在全固态上运行来获得系统的最大性能变得至关重要。这允许你引入大量数据，并在边缘的小型系统中实现令人难以置信的处理能力。

AI硬件的未来

"我们必须提供开放、可扩展、具有内存速度的解决方案，使用一些最新最好的技术来实现这一点，"Cummings说。"这是我们公司的目标，提供组织所需的开放性、速度和规模。我认为你会看到经济性也会与此匹配。"

对于整个训练和推理数据管道，以及推理本身，硬件需求将持续增长，无论是超高速SSD还是节能的超大容量解决方案。

"我认为它将进一步向超大容量方向发展，无论是几年后的1PB SSD，以极低功耗运行，基本上可以替代四倍数量的硬盘，还是接近内存速度的超高性能产品，"Matson说。"你会看到大型GPU供应商正在研究如何定义下一代存储架构，以便它能够非常紧密地帮助增强系统中的HBM。云计算中的通用SSD现在正在分化为容量和性能两个方向。在未来5到10年中，我们将在这两个方向上继续深化发展。"