在人工智能（AI）的浪潮中，数据存储技术正经历着前所未有的变革。AI的快速发展对存储系统提出了更高的要求：更快的数据处理速度、更高的数据吞吐量、更低的延迟以及更强的可扩展性。
AI对存储的要求
高速数据处理：尤其是深度学习模型，AI需要快速处理和分析庞大数据集，这要求存储系统必须具备高效的数据读写能力。
大容量存储：随着数据量的剧增，存储系统需要更大的空间来容纳训练数据、模型参数及推理结果。
低延迟访问：实时AI应用对存储系统的响应速度要求极高，低延迟的存储解决方案能显著提高处理速度和应用响应时间。
可扩展性：存储系统必须能够随着AI应用的扩展而灵活增长，适应日益增长的存储需求。
当前存储技术趋势
1. 固态硬盘（SSD）
SSD以其快速的读写速度和较低的延迟，成为AI存储的首选。随着NVMe（非易失性内存快速存储）协议的普及，SSD的性能得到了进一步的提升。
2. 分布式存储系统
分布式存储系统通过将数据分布在多个节点上，提高了存储系统的可扩展性和容错能力。这对于需要处理海量数据的AI应用来说至关重要。
3. 存内计算（In-Memory Computing）
存内计算技术通过将数据存储在RAM中，而不是传统的硬盘上，极大地提高了数据访问速度。这对于需要快速响应的AI应用非常有用。
4. 智能存储
智能存储系统能够根据AI应用的需求自动调整存储资源，优化数据存储和访问策略，提高存储效率。
挑战
1. 数据安全和隐私
随着数据量的增加，如何保护数据不被未授权访问，成为存储技术需要解决的重要问题。
2. 成本效益
存储系统的建设和维护成本随着数据量的增加而增加。如何在保证性能的同时控制成本，是存储技术面临的另一个挑战。
3. 数据管理
在AI应用中，数据的管理和维护变得越来越复杂。如何有效地管理这些数据，确保数据的质量和一致性，是存储技术需要解决的问题。
4. 技术更新迭代
AI技术的发展速度非常快，存储技术也需要不断更新迭代，以适应AI技术的发展。
2024年8月28日，由DOIT传媒主办的以“芯存储 AI未来”为主题的“2024全球闪存峰会-FMW”将在南京隆重举行，得到了中国计算机学会信息存储专委会、中国计算机行业协会信息存储与安全专委会、武汉光电国家研究中心、JEDEC固态技术协会和百易存储研究院等知名组织机构支持。
除了主论坛，大会还包括高端存储与分布式全闪存论坛、AIGC存储技术论坛、企业级SSD创新技术论坛、CXL技术应用论坛以及闪存技术学术论坛和闪存行业应用论坛两场线上论坛。
其中已企业级固态盘的创新尤为突出。随着AI应用对数据处理速度和存储效率的要求日益严苛，企业级SSD在提供快速数据访问、高吞吐量和低延迟方面发挥着关键作用。
企业级SSD创新技术论坛将聚焦——NVMe技术：随着非易失性内存快速存储（NVMe）标准的发展，SSD的性能和效率有了显著提升；PCIe 4.0与5.0：新一代PCIe标准使得SSD的数据传输速度更快，更能满足企业对速度的极致追求；安全性与数据保护：面对日益严峻的数据安全挑战，企业级SSD正引入更多高级加密和数据保护机制等
随着AI的不断发展，企业级SSD将继续在AI数据存储领域扮演重要角色。欢迎大家参与企业级SSD创新技术论坛沟通交流，助力推动存储技术的创新和进步。
