企業級 AI 儲存是指專為高效能、可擴展且安全的機器學習和人工智慧工作負載而設計的專用基礎架構。它是管理 AI 應用產生的海量數據的基礎技術，可確保快速存取和處理速度，從而加速 AI 的開發和運作。
高效率的 AI 儲存解決方案具備專門的功能，能夠滿足 AI 工作負載的獨特需求，這與傳統企業儲存需求有很大不同：
企業級 AI 儲存必須持續提供高效能，才能滿足資料密集型工作負載的需求。這意味著需要支援每秒數 TB 的吞吐量和 IOPS，以確保即使是最強大的 GPU 叢集也能充分利用。並行存取和最佳化的網路技術，例如 RDMA 和基於 Fabrics 的 NVMe，在最大限度地減少瓶頸和降低端到端資料延遲方面發揮著至關重要的作用。
這種效能不僅體現在原始速度上，也體現在最大限度地減少昂貴運算資源的閒置時間。資料傳輸效率直接影響 AI 團隊的生產力以及模型訓練和推理任務的吞吐量。隨著 GPU 在企業 AI 中扮演越來越重要的角色，儲存效能與整個 AI 系統的效能密不可分。
現代 AI 工作負載會產生前所未有的大量非結構化資料，涵蓋影像、影片、感測器日誌和科學資料集等。AI 儲存平台必須能夠從 PB 級擴展到 EB 級，同時保持效能和彈性。線性或近線性擴展意味著增加容量不會降低效能或影響存取時間。
AI 儲存的可擴展性也體現在其跨節點、資料中心甚至混合環境的擴展能力。企業需要能夠隨著資料成長而不造成資料孤島或硬性限制的解決方案。彈性擴展與強大的資料管理相結合，可確保 AI 專案能夠擴展，而無需在每個成長階段重新架構核心儲存系統。
AI 訓練和推理會產生大量冗餘資料——重複樣本、擴充資料集和迭代實驗結果十分常見。高效的企業級 AI 儲存方案會整合資料縮減技術，例如線上去重和壓縮，以最大限度地提高可用容量並控制成本。隨著原始資料量倍增和資料保留期限延長，這些特性顯得尤為重要。
資料縮減不僅可以減少所需的儲存空間，還可以透過減少運算層和儲存層之間傳輸的資料量來提高吞吐量。透過壓縮傳輸中和靜態資料，並消除不必要的副本，企業可以在保持效能的同時，優化支出並降低對環境的影響。
傳統的單體儲存設計往往難以滿足 AI 工作流程的規模和並發需求。而將儲存與運算分離的解耦式儲存架構,則允許 AI 團隊根據工作負載需求獨立擴展每一層。這種架構支援更大規模的部署、混合式工作負載,以及無需停機即可進行的獨立升級或維護。
分解也使資源分配更加靈活。多個團隊或專案可以共用一個公共儲存池，並行存取資料而不會發生資源爭用。此外，分解儲存符合可組合基礎架構和雲端原生原則的採用，進一步提升了應對不斷變化的 AI 需求的營運敏捷性。
企業級人工智慧儲存必須支援多種數據存取協議，並與主流人工智慧和分析框架整合。常見要求包括相容 NFS、SMB、S3、POSIX 和 HDFS，以及直接支援諸如 TensorFlow、PyTorch 和 Spark 等工具。這種靈活性降低了整合複雜性，並加快了專案啟動速度。
透過支援多種協定並與 AI 框架原生集成，企業可以確保其儲存平台能夠服務不同的團隊和專案——資料科學家、工程師和分析師可以使用他們選擇的工具，而無需擔心儲存相容性問題。多協定支援還有助於確保投資能夠適應不斷變化的軟體和工作負載需求，從而面向未來。
當資料成為 AI 模型訓練與商業決策的基礎時，保護資料至關重要。企業級 AI 儲存必須提供安全功能，例如靜態與傳輸中加密、存取控制、稽核記錄，以及對治理框架的支援。鑑於資料集的敏感性——包括專有演算法與客戶紀錄——遵循 GDPR 和 HIPAA 等法規通常是強制性的。
可靠性同樣重要；諸如不可變快照、糾刪碼、地理複製以及硬體故障快速恢復等功能可最大限度地減少資料遺失和停機時間。這些功能不僅對營運信心至關重要，而且對於 AI 解決方案投入生產後維護用戶和利害關係人的信任也至關重要。
企業級 AI 儲存正日益跨越本地資料中心和公有雲。混合雲相容性確保組織能夠利用雲端的規模和經濟效益，同時兼顧本地的效能和控制。AI 儲存解決方案必須支援資料遷移、混合工作流程和聯合存取，確保資料位置不會阻礙處理或協作。
混合相容性還提供了彈性和靈活性——工作負載可以在高峰期突增到雲端，或利用專門的 AI 服務，同時將敏感資料保留在本地。這種方法有助於企業優化成本和治理，為每個 AI 工作負載選擇運作位置以獲得最佳的整體效果。
NetApp ONTAP AI 是一個基於 NetApp ONTAP 建構的驗證參考架構，旨在支援企業級 AI 和機器學習工作流程。透過將 NetApp ONTAP 與 NVIDIA DGX 系統結合作為驗證架構的一部分，ONTAP AI 為 AI 驅動的工作負載提供高效能、可擴展性和無縫資料存取。它確保資料管道保持高效、安全，並針對高要求的 AI 應用程式進行最佳化。
主要功能包括：
Dell PowerScale 是一款可橫向擴充的 NAS 平台，能夠滿足企業級 AI 工作負載在效能、容量和安全性方面的需求。它基於 OneFS 作業系統構建，支援大型非結構化資料集，並可在邊緣、核心和雲端環境中靈活擴展。
主要功能包括：
Cloudian HyperScale 是一個物件儲存平台，旨在支援本地高效能 AI 工作流程。它原生相容 S3，並針對基於 GPU 的系統進行了優化，可與 AI 工具和框架整合，同時確保對非結構化資料進行安全的多租戶存取。
主要功能包括：
IBM AI Storage 是一個統一的軟體定義平台，可大規模支援 AI、機器學習和分析工作負載。它將高效能檔案和物件儲存與從非結構化資料中提取意義的工具相結合，從而實現更智慧的 AI 模型和更快的洞察。
主要功能包括：
Huawei OceanStor 是一個 AI 優化儲存平台，能夠應對 AI 工作負載的規模、多樣性和強度。其架構支援訓練和推理的資料處理，將全快閃和橫向擴展儲存系統與資料服務結合。
主要功能包括：
統一的資料架構透過創建一個可供所有 AI 團隊及相關利益方存取的單一共享資料儲存庫，有效避免了資料孤島的出現。集中儲存簡化了協作、版本管理和合規性執行，使團隊能夠存取最新、最相關的資料集，而無需重複移動資料。這種架構有助於加快實驗速度，並確保 AI 訓練和評估的一致性。
實施統一儲存還能簡化資料治理和安全性，為政策執行、稽核和存取控制提供單一控制平面。對於企業而言，這可將資料分散和影子 IT 的風險降至最低、降低整體成本，並簡化未來擴展或遷移至新平台的作業。應將可用的資料服務 （例如編目、譜系追蹤和資料遮罩） 作為統一環境的一部分加以運用。
在規劃企業級 AI 儲存時，目標應該是確保 GPU 能夠持續取得資料。儲存容量不足會限制昂貴的 GPU 硬體的效能，導致投資浪費和 AI 迭代周期變慢。儲存容量的合理配置和網路部署應確保 AI 訓練或推理的高峰階段不會遇到頻寬限制或延遲瓶頸。
要實現 GPU 滿載運行，需要進行端到端最佳化，包括確保足夠的吞吐量、低延遲和平行資料存取。這可能涉及使用基於 NVMe 的儲存、高速網路（例如 InfiniBand 或 RoCE）以及針對讀取密集型工作負載最佳化資料佈局。前期對效能的投入將顯著提升 AI 專案的整體速度、利害關係人的滿意度和資本回報率。
非結構化資料（例如圖像、文件和視訊）高度依賴快速且準確的元資料存取，以實現高效的索引、搜尋和擷取。企業級 AI 儲存應選擇或調整為高元資料 IOPS，以確保涉及數百萬或數十億個小檔案的工作負載不會因目錄或檔案系統操作緩慢而停滯。這在模型訓練期間尤其重要，因為需要頻繁地進行快速隨機存取。
選擇採用分散式元資料架構或快取的儲存系統可以緩解這些瓶頸。AI 訓練框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）經常會同時要求各種資料樣本。元資料效能不佳可能成為隱藏的瓶頸，從而削弱原本高吞吐量的硬體。持續的基準測試和調優是明智的投資，可以主動識別並解決此類問題。
在處理大量且多樣化的 AI 資料集時，自動化資料生命週期管理至關重要。基於策略的分層儲存可以根據使用頻率、資料年齡或專案狀態等標準，自動在不同儲存類型之間遷移資料，例如從高速 NVMe 儲存遷移到經濟高效的物件儲存。這不僅可以優化儲存支出，還能確保高價值、頻繁存取的資料始終靠近運算資源。
啟用自動化意味著更少的人工干預、更少的錯誤以及更可預測的儲存成本。企業級平台配備了精細化的策略引擎，用於隔離、刪除、歸檔或複製。定期檢視和更新這些策略有助於隨著資料使用模式的演變，保持合規性、安全性和控制力。
全面了解儲存和資料存取模式，有助於企業識別效能瓶頸、未充分利用的容量、合規性問題或異常活動。透過部署監控儀錶板、警告和即時分析等可觀測性工具，資料團隊可根據證據調整硬體分配、分層設定或工作負載部署。
可觀測性也有助於容量規劃，並能精準定位降低營運成本的機會，例如整合未充分利用的資料集、縮減過度配置的磁碟區或調整資料移動策略。確保將儲存可觀測性與更廣泛的 IT 和 AI 管線監控相整合，能夠為企業提供全面的洞察和控制，從而持續改進效能並降低支出。
對於企業 AI 儲存而言，端對端安全性不容妥協。資料管道的每個階段，從擷取到處理、分析和歸檔，都必須受到存取控制、加密和稽核機制的保護。這可以保護專有模型、敏感客戶資訊和智慧財產權，免受外部威脅和內部風險的侵害。
安全控制的自動化，例如基於策略的資料脫敏或存取權杖過期，可以降低人為錯誤導致的安全漏洞風險。將儲存安全性與身分管理、SIEM 平台和合規性執行相結合，可確保控制措施能夠適應使用者角色或法律要求的變更。隨著新的 AI 應用場景和資料類型的出現，企業應定期評估並更新其安全態勢。
隨著 AI 在各行業的應用日益廣泛，對資料儲存基礎設施的需求也與日俱增。企業級 AI 儲存必須具備高吞吐量、低延遲、可擴展性和強大的資料管理能力，才能支援複雜的訓練和推理工作負載。協定靈活性、整合安全性、混合部署支援和高效的資料縮減等關鍵功能對於大規模地維持效能和控制成本至關重要。精心設計的儲存基礎架構不僅可以最大限度地利用 GPU 並加速 AI 工作流程，還能確保隨著資料量和應用場景的演變，其長期適應性也得到提升。