Man mano che i carichi di lavoro AI passano dalla sperimentazione alla produzione, lo storage diventa una parte centrale dell'infrastruttura e non più semplicemente un luogo dove conservare i dati.
La risposta breve è che l'infrastruttura di storage per l'IA di solito richiede un'architettura a livelli: storage ad alte prestazioni per training attivo, inferenza ed elaborazione dati, combinato con storage ad alta capacità per il volume molto maggiore di dataset, output, log e artefatti dei modelli che si accumulano nel tempo.
Questo equilibrio è importante perché l'IA ha due requisiti di storage molto diversi. Le GPU necessitano di dati rapidamente, ma le aziende hanno anche bisogno di un modo economico per conservare quantità sempre maggiori di informazioni.
Una recente ricerca IDC sponsorizzata da WD ha rilevato che il 94,7% delle organizzazioni intervistate stava archiviando più dati a causa dell'adozione dell'AI e dell'AI generativa. Ha inoltre rilevato che il 74% prevedeva che i propri volumi di dati sarebbero cresciuti di almeno il 25% nei tre anni successivi.
La sfida è quindi semplice: l'archiviazione per l'AI deve essere abbastanza veloce da mantenere produttivo il calcolo, ma abbastanza scalabile ed economica da sostenere la crescita persistente dei dati.
La maggior parte degli ambienti AI aziendali necessita di diverse capacità di storage che lavorano insieme:
Questo è importante perché l'AI non è un singolo carico di lavoro.
L'addestramento dei modelli, la generazione aumentata dal recupero (RAG), l'inferenza, la visione artificiale e la preparazione dei dati possono tutti generare modelli di I/O diversi. Anche una singola applicazione di IA può spostare informazioni attraverso diverse fasi con requisiti di prestazioni molto diversi.
La soluzione più efficace storage aziendale per l'IA abbina quindi le risorse di storage a ciascuna parte del ciclo di vita dei dati, invece di tentare di eseguire ogni carico di lavoro da un unico livello di storage.
Gli acceleratori moderni possono elaborare enormi quantità di dati, ma solo se le informazioni li raggiungono abbastanza rapidamente.
Quando lo storage non riesce a fornire i dati alla velocità con cui le GPU li consumano, le costose risorse di calcolo possono passare il tempo in attesa invece di elaborare.
Ciò rende lo storage ad alte prestazioni per l'IA particolarmente importante per:
Il throughput grezzo è solo una parte dell'equazione.
Gli architetti dello storage devono anche considerare latenza, IOPS, prestazioni dei metadati, concorrenza e larghezza di banda di rete.
Un carico di lavoro di addestramento che legge enormi file in modo sequenziale può richiedere un throughput sostenuto molto elevato. Un'applicazione che accede a milioni di piccoli file potrebbe dipendere molto di più dalle prestazioni dei metadati e dell'accesso casuale.
Il punto importante è che le prestazioni dello storage devono essere misurate rispetto al carico di lavoro AI effettivo, non solo a un benchmark di riferimento.
Lo storage può influenzare le prestazioni dell'AI lungo tutta la pipeline.
Durante la preparazione dei dati, lo storage determina la rapidità con cui le informazioni possono essere acquisite, trasformate e preparate.
Durante l'addestramento, una velocità di trasferimento inadeguata può lasciare le GPU in attesa dei dati.
Il checkpointing crea un'ulteriore esigenza. I modelli distribuiti di grandi dimensioni possono scrivere periodicamente notevoli quantità di informazioni e lo storage deve assorbire tali picchi in modo efficiente.
Per le applicazioni RAG e di inferenza, le prestazioni di recupero possono influire sulla rapidità con cui i dati di supporto diventano disponibili.
Queste esigenze diventano più significative man mano che l'IA si espande. Un sistema che alimenta comodamente quattro GPU può comportarsi in modo molto diverso quando dozzine di acceleratori accedono contemporaneamente agli stessi set di dati.
Storage, calcolo e networking dovrebbero quindi essere progettati come un unico sistema.
Nessuna singola tecnologia di storage è ideale per ogni fase di un carico di lavoro di IA.
| Approccio allo storage | Ideale per | Punto di forza principale | Limitazione principale | Ruolo tipico nell'IA |
|---|---|---|---|---|
| Flash NVMe | Addestramento attivo e dati sensibili alla latenza | Throughput elevato e bassa latenza | Costo più elevato per TB | Livello di prestazioni |
| Archiviazione file scale-out | Addestramento distribuito e set di dati condivisi | Accesso simultaneo da molti nodi | Richiede un'attenta pianificazione dei metadati | Addestramento e checkpoint |
| Storage a oggetti | Set di dati non strutturati di grandi dimensioni | Scalabilità molto elevata | Non tutti i carichi di lavoro utilizzano nativamente le interfacce degli oggetti | Data lake e fonti RAG |
| Archiviazione HDD enterprise | Set di dati persistenti ad alta capacità | Economia di densità e capacità | IOPS e latenza inferiori rispetto al flash | Livello di capacità |
| Archiviazione locale | Elaborazione specifica del nodo | Località dei dati | Più difficile da condividere e gestire su larga scala | Spazio cache e scratch |
| Archiviazione cloud | Carichi di lavoro elastici o variabili | Consumo flessibile | Costi ricorrenti di archiviazione e trasferimento dati | Carichi di lavoro ibridi e burst |
| Archiviazione on-prem a livelli | AI aziendale in produzione | Bilancia prestazioni e costi | Richiede una gestione efficace dei dati | Piattaforme AI end-to-end |
La risposta pratica è solitamente una combinazione.
Flash supporta il working set attivo, mentre la capacità scalabile basata su HDD fornisce una sede economica per il pool più ampio di dati persistenti. Lo storage condiviso di file o oggetti può fornire accesso tra i nodi di calcolo, e le risorse cloud possono ancora essere utilizzate quando l'elasticità ha senso.
L'attuale guida di WD sull'infrastruttura AI sottolinea allo stesso modo un'architettura a livelli anziché trattare HDD e flash come tecnologie concorrenti.
L'AI consuma dati, ma ne crea anche.
Gli output di inferenza, i dataset sintetici, i metadati, gli embedding, i log, le versioni dei modelli e i checkpoint possono tutti diventare informazioni persistenti.
Secondo la ricerca IDC del 2026 sponsorizzata da WD, il 74,3% delle organizzazioni intervistate ha dichiarato che l'IA e l'IA generativa le hanno indotte a conservare i dati più a lungo. Anche le informazioni storiche stanno diventando più attive, con le organizzazioni che riportano sempre più spesso online i dati archiviati per nuovi carichi di lavoro di IA.
Mantenere tutte queste informazioni in modo permanente su flash premium può diventare costoso.
Un'architettura a livelli risolve questo problema separando il working set attivo dal molto più ampio patrimonio di dati persistenti.
L'archiviazione ad alte prestazioni può contenere:
L'archiviazione ad alta capacità può contenere:
La ricerca sui clienti WD del 2026 ha inoltre rilevato che l'87% degli intervistati ha dato priorità all'espansione della capacità e all'ottimizzazione del TCO quando considera l'infrastruttura AI.
Ecco perché il discorso sullo storage non dovrebbe essere inquadrato semplicemente come HDD contro flash.
Il flash gestisce carichi di lavoro in cui le prestazioni creano direttamente valore. Un'infrastruttura HDD ad alta capacità contribuisce a rendere economici i dati AI persistenti su larga scala.
I limiti dello storage spesso diventano visibili solo dopo l'espansione di un ambiente AI.
Throughput aggregato insufficiente può verificarsi quando molti nodi di training richiedono dati contemporaneamente.
Colli di bottiglia dei metadati possono manifestarsi quando i carichi di lavoro devono aprire e gestire milioni o miliardi di file.
Picchi di checkpoint possono esercitare un'improvvisa pressione di scrittura sull'infrastruttura condivisa.
Carichi di lavoro con file di piccole dimensioni possono comportarsi in modo molto diverso rispetto a carichi di lavoro dominati da grandi trasferimenti sequenziali.
Contesa di rete può anche sembrare un problema di storage. Uno storage più veloce non aiuterà se la rete non è in grado di trasportare il throughput disponibile.
Infine, una scarsa collocazione dei dati può consumare inutilmente storage premium quando i dati inattivi rimangono sul tier a più alte prestazioni.
Questi problemi rendono importante la profilazione dei carichi di lavoro prima di espandere lo storage dell'infrastruttura AI.
Lo storage enterprise di Western Digital è particolarmente rilevante per il lato ad alta capacità di un'architettura AI a tier.
Man mano che le informazioni generate e conservate dall'AI crescono, le aziende necessitano di capacità che possa scalare senza collocare l'intero patrimonio dati su flash premium.
L'attuale strategia di infrastruttura AI di WD si concentra su questa sfida dei dati persistenti, evidenziando capacità, TCO, affidabilità e architettura a livelli man mano che i sistemi AI maturano in ambienti di produzione operativi in modo continuo.
La distinzione architetturale è importante.
Le tecnologie ad alte prestazioni dovrebbero essere implementate dove latenza e throughput avvantaggiano direttamente il carico di lavoro. L'archiviazione HDD enterprise ad alta densità può quindi supportare il volume molto maggiore di dati di origine, informazioni storiche, output generati e altri dataset persistenti.
I due livelli risolvono problemi diversi e devono sempre più lavorare insieme.
Per molte aziende, la più pratica infrastruttura di storage per l'AI è a livelli, scale-out e consapevole del carico di lavoro.
Un'architettura tipica include:
Livello di calcolo
Risorse GPU e CPU per training, inferenza e preparazione dei dati.
Fabric di rete ad alta velocità
Connettività ad alta larghezza di banda tra calcolo e storage condiviso.
Livello di storage per le prestazioni
Storage basato su flash per dataset attivi, checkpoint e carichi di lavoro sensibili alla latenza.
Livello di storage per la capacità
Infrastruttura HDD enterprise per data lake, dataset di origine, informazioni generate e contenuti storici.
Livello di gestione dei dati
Policy e software che collocano le informazioni sul livello appropriato.
Protezione e governance
Replica, snapshot, backup, crittografia, autenticazione e controlli di conservazione.
La chiave è progettare per la scalabilità futura e non solo per il dataset attuale.
Chiedetevi cosa succede se il dataset attivo diventa cinque volte più grande e i dati conservati diventano venti volte più grandi. Una architettura di storage scalabile per carichi di lavoro AI dovrebbe consentire a capacità e prestazioni di crescere senza ricostruire l'intera piattaforma.
Storage AI on-premise può essere particolarmente interessante quando i carichi di lavoro sono prevedibili e le organizzazioni necessitano di un maggiore controllo su prestazioni, ubicazione dei dati ed economia dell'infrastruttura.
Le ragioni più comuni includono:
Ciò non rende l'infrastruttura on-premise universalmente migliore del cloud.
Il cloud rimane prezioso per la sperimentazione, i servizi gestiti e i carichi di lavoro che richiedono una rapida elasticità. Molte aziende utilizzeranno quindi architetture ibride.
La domanda importante è dove ogni carico di lavoro e set di dati può operare in modo più efficace.
Le aziende possono controllare i costi di archiviazione evitando di presumere che ogni set di dati AI necessiti indefinitamente dell'archiviazione più veloce.
I dati a cui si accede di frequente possono rimanere su storage ad alte prestazioni, mentre i dataset meno recenti, i log, gli output e gli artefatti storici dei modelli passano a livelli di capacità più economici.
Ciò consente inoltre allo storage di scalare indipendentemente dalle GPU.
Se i dati conservati crescono più rapidamente della domanda di calcolo, le organizzazioni possono aggiungere capacità HDD senza acquistare risorse acceleratrici superflue. Se la domanda di I/O aumenta, il livello di prestazioni può essere espanso separatamente.
Questo approccio è particolarmente utile per il RAG, dove le organizzazioni possono desiderare che un ampio corpus di informazioni aziendali sia disponibile ai sistemi di IA anche se solo una parte di esso deve risiedere sullo storage più veloce in qualsiasi momento.
L'obiettivo è dimensionare lo storage premium in base al set di lavoro attivo, piuttosto che in base al tasso di crescita dell'intero patrimonio dati.
Identificare quanta informazione richiede realmente un accesso ad alte prestazioni.
Modellare carichi di lavoro concorrenti invece di eseguire benchmark su un singolo nodo di calcolo.
Includere output, log, informazioni sintetiche, checkpoint e artefatti del modello.
Questo aiuta a determinare il giusto equilibrio tra livelli di prestazioni e capacità.
Include hardware, rack space, networking, power, software and management as well as initial storage cost.
Lo storage offre le prestazioni migliori quando viene progettato insieme a compute, networking, alimentazione e raffreddamento.
Hammer Stack adotta questo approccio a livello di infrastruttura per l'infrastruttura AI on-premise, riunendo questi componenti in base ai requisiti del workload.
Questo è importante perché un utilizzo inefficiente della GPU non è necessariamente un problema della GPU. Può avere origine nel throughput dello storage, nel networking, nelle pipeline di dati o in un posizionamento inappropriato dei dati.
Allo stesso modo, risolvere ogni problema di storage con capacità di prestazioni premium può creare costi inutili.
L'obiettivo è costruire la piattaforma completa attorno al carico di lavoro e alla sua crescita prevista.
L'IA generalmente richiede storage ad alte prestazioni per carichi di lavoro attivi, storage ad alta capacità per set di dati persistenti, networking ad alta larghezza di banda e gestione dei dati in grado di spostare le informazioni tra i livelli.
Le GPU consumano i dati rapidamente. Uno storage che non è in grado di fornire un throughput sufficiente può lasciare le risorse di calcolo in attesa e ridurre l'efficienza complessiva dell'infrastruttura IA.
Lo storage influenza l'ingestione, la velocità di throughput dell'addestramento, il checkpointing, il ripristino e il recupero delle informazioni. Le prestazioni dovrebbero quindi essere valutate insieme all'utilizzo della GPU e della rete.
Può esserlo per carichi di lavoro sostenuti, grandi set di dati, requisiti di sovranità e organizzazioni che cercano un maggiore controllo dell'infrastruttura. Il cloud rimane utile dove l'elasticità o i servizi gestiti sono più importanti.
Per molte organizzazioni, un'architettura a livelli che combina storage ad alte prestazioni basato su flash con storage di capacità scalabile offre il bilanciamento più pratico tra prestazioni, capacità e costi.
Mantieni il set di lavoro attivo su storage ad alte prestazioni e sposta i dati persistenti meno attivi su livelli di capacità economici. Consenti alla capacità di storage di scalare indipendentemente dal calcolo ove possibile.
L'AI non è puramente una sfida di calcolo.
Man mano che i carichi di lavoro scalano, le aziende necessitano di prestazioni sufficienti per mantenere produttivi gli acceleratori, capacità sufficiente per conservare dati in rapido accumulo e un modello economico che continui a funzionare quando i terabyte diventano petabyte.
Ciò rende l' infrastruttura di storage AI a livelli sempre più importante.
Utilizza storage ad alte prestazioni dove la velocità è importante. Utilizza storage enterprise ad alta capacità dove densità, conservazione e TCO sono importanti. Poi collega questi livelli attraverso un'architettura progettata in base a come i dati AI vengono effettivamente creati, accessibili e conservati.
Con Hammer Stack che fornisce il framework più ampio per l'infrastruttura AI on-premise e lo storage enterprise di Western Digital che supporta il livello di capacità persistente, le aziende possono pianificare entrambi gli aspetti dell'equazione AI: mantenere la produttività del calcolo ora rendendo la crescita dei dati gestibile nel lungo termine.
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