高效存储释放数据价值 Solidigm筑基AI时代存力底座

AI的风，终究还是吹到了存储身上。

在这个算力需求无比膨胀的AI时代，高端GPU“一卡难求”已成为常态，但众所周知，人工智能三要素除了算法和算力之外，还有作为算力基础的数据，这也让存储市场迎来了新的机遇，毕竟从IDC的调研结果来看，预计到2028年，全球将产出394ZB的数据，其中AIGC领域的数据产出尤为突出。在此背景之下，大容量存储解决方案无疑是满足AI海量数据存储需求，提升存储效率的最佳选择。

正如Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰在MTS2025存储产业趋势研讨会上所说的那样，“庞大的训练数据集是AI从想象跨越到现实的关键桥梁，存储则扮演着妥善破解数据管理难题、确保数据有效服务于AI的重要角色。”

持续深耕QLC领域

说来有趣，脱胎于英特尔，成立于2021年12月份，手握Floating Gate和Charge Trap两大核心技术的Solidigm在QLC领域的技术积累要比很多人想象的更长，从2018年起，彼时的英特尔就在积极推动QLC的发展，如今随着AI时代的到来，存力需求的快速增长也让Solidigm在QLC领域的提前布局迎来了回报。

倪锦峰在大会上表示，这一轮AI的爆发很大程度上改变了存储演进的方向，其原因是来自多方面的，首先，GPU的算力发展非常快，但存储的能力没有跟上，反而有时会成为瓶颈；其次，AI加速了电力和空间的需求，能源、电力成为数据中心建设机房时需要优先考虑的问题，特别是在欧美地区，能源供应增长无法满足数据中心需求的趋势已经越来越明显；最后，爆发式增长的数据总量加速了大容量SSD的部署需求。这些都在加速存储技术的创新。

事实上，Digital Realty在8月份针对欧洲进行的一项调研也很好地说明了这点，目前企业实施AI战略最大的阻碍是缺乏足够的存储空间来存放AI所需的海量数据集，对存储的需求甚至要排在算力和网络的前面。因此，越来越多的企业开始认识到高效存储的重要性，尝试部署大容量SSD来应对未来的存储需求。

众所周知，一个典型的AI数据工作流程涉及数据摄取、准备、模型开发、调整、优化等不同过程，而每一个步骤由于工作负载特性的不同，对存储的要求也有所不同，例如在存档阶段，数据量特别庞大，但是对性能要求不高，而这也是大容量QLCSSD最适合发挥的舞台。

就在不久之前，Solidigm推出了122.88TB的D5-P5336 QLC SSD，是目前行业里容量密度最高的QLCSSD产品，相比于传统的HDD JBOD或者替换TLC SSD JBOD的方案可以实现4-8倍空间占用的节约，同时在总功耗、散热、电力等方面都有非常出色的表现。

与Solidigm在更早之前推出的61.44TB的D5-P5336 QLC SSD相比，122.88TB的D5-P5336在性能方面没有任何损耗，这是因为两款产品采用了同样的ASIC和架构，只是容量翻了一倍。同时，由于122.88TB Solidigm D5-P5336针对数据密集型工作负载进行优化，其在内容分发网络、通用服务器混合负载负载，对象存储等方面都有着相当不错的表现。

但值得一提的是，于QLC SSD而言，容量的增加也意味着成本的飞涨，这是因为SSD从架构上讲就需要用DRAM做缓存或者做映射，此前业内甚至有专业人士表示“SSD的容量不会突破30TB”，毕竟容量越大，DRAM也越大，成本也就越不好控制。

“Solidigm的产品中，DRAM只用来做映射不用来放数据，TLC SSD产品中这个比值基本上是1：1000，相当于4T的盘需要4G的DRAM，用来做4K映射。来到大容量QLC SSD这边，如果继续做4K映射就会出现很多问题，比如寻址范围不够，成本太高，要求的寿命期很长等等，Solidigm的解决办法是把IU做大，减少对DRAM的需求，不过这也需要客户对工作负载进行一定的调整，比如把小块变成大块，随机变成顺序，以此来充分发挥QLC SSD的性能，Solidigm也在帮助客户做这方面的工作。”倪锦峰在接受采访时表示。

在过去很长时间里，业界总是对QLC SSD的寿命有所怀疑，实际上，122.88TB的D5-P5336在耐用性方面可以达到0.6DWPD，整个全生命周期的写容量约为134.3PBW，在混合工作负载的情况下很难写穿，即便是进行5年不停的32K 100%随机写入或者4K 100%的随机写入，寿命也不会完全消耗。而且换个角度来说，容量一旦达到这个水平，对晶圆质量、电容、电阻等关键技术的要求反而更高了，从成本角度出发，大容量QLCSSD的可靠性实际上要更高一些。

市场的反馈也说明了这一点，从2018年到现在，Solidigm已经出货超过100EB的QLC SSD，并且财富500强的前五名以及70%以上的OEMAI解决方案供应商都在大规模采用Solidigm的QLC SSD产品。

另外，对大规模数据中心而言，部署大容量的SSD可以为GPU释放宝贵的能源，虽然目前TLC+HDD仍然是国内部署最为广泛的解决方案，但在能源有限的海外，全QLC的方案已经在替换原有的方案了，在可靠性不降低的前提下，能够有效节省空间、电力和维护成本，特别是在电力方面，混合方案大约有20%的电会用在存储上面，纯TLC方案是8%，而大容量纯QLC则只有3%左右，这也就意味着节省出来的电可以支持更多GPU的部署。

倪锦峰在研讨会期间还介绍了两个客户应用QLC SSD的案例，第一个是欧洲专注于技术推动工业领域创新的公司InoNet在自动驾驶场景的应用，通过部署30TB QLC SSD替代传统的HDD，在容量增加的前提下，减少了维护成本；另一个则是伦敦动物学会监测动物环境的场景，由于每天都要拍摄大量的照片用于实时分析，因此对存储的要求会很高，通过部署Solidigm的QLC SSD方案，图像预处理速度从3分钟缩短到了30秒，为伦敦动物学会的科研和动物保护工作提供了强有力的支持。

目前，U.2接口的122TB D5-P5336 QLC SSD已经开始送样，明年第一季度就会开始大规模量产，而E1.L接口的122TB D5-P5336 QLC SSD也会在晚些时候开始量产。

为AI时代做好准备

上文中提到，在整个AI生命周期中，随着工作负载的不同，对存储的要求也会有所区别，除了大容量的QLCSSD产品之外，Solidigm也提供了AI各个阶段所需的各种SSD解决方案。例如在数据准备、训练、checkpoint、推理等对容量密度要求不高，但对读写性能要求较高的场景，Solidigm D7-PS1010、D7-P5520，以及D5-P5430这样的SSD会更加合适。

特别是Solidigm早些时候发布的其首款PCIe Gen5 SSD产品D7-PS1010/PS1030系列，不但具备行业领先的读写性能，可以在更短的时间里完成数据读写操作，从而更好地利用昂贵的GPU资源，同时在能耗比方面的表现也十分优秀，并专门为AI的工作负载进行了优化，可以用来加速各种复杂的工作负载，包括比较复杂的AI场景。

如今，Solidigm已经有了非常广泛的AI存储解决方案，其中SLC SSD产品D7-P5810系列，具备超高的性能和极长的寿命；再往下是超高速的PCIe 5.0 SSD PS1010/1030系列，具备高性能和高能效比；接着则是Solidigm目前出货量最多的TLC PCIe 4.0产品P5520/5620系列，在数据中心和企业端客户有着广泛的部署；最后则是大容量的QLC SSD产品P5430/P5336系列，其中D5-P5430 QLC SSD可以“无缝”和TLC SSD进行切换，而D5-P5336则有望在未来通过更大的容量来实现对HDD的替换。

在倪锦峰看来，多年来在SSD领域的摸爬滚打让Solidigm有了全面且强大的存储产品组合，在AI需求爆发之后，Solidigm厚积薄发的产品也经过了市场检验，形成了属于自己的独特优势。

首先，企业级SSD从研发、测试、验证到客户的部署需要很长时间，而Solidigm已经在时间上实现了领先；其次，在QLC领域，Solidigm是为数不多同时掌握Floating Gate浮栅技术和Charge Trap电荷捕获两大技术的厂商，而Floating Gate浮栅技术在大容量QLC SSD产品会更具有特点，这也给了Solidigm更大的信心和实力。

除此之外，Solidigm还在中国拥有端到端的从研发、生产、技术支持、方案开发、测试验证、质量可靠性全方位的能力，为客户提供全方位的技术支持，持续践行“在中国、为中国”的服务理念。

“Solidigm现在对自己的定位不仅仅是存储厂商，而是AI基础设施提供商。AI的发展需要海量数据，海量数据需要基础设施，基础设施需要提高存储效率，提高存储效率就需要Solidigm的产品，换句话说，AI需要Solidigm。”倪锦峰在最后表示。