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我们该怎么满足AI时代的存储需求？

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进一步信息揣测

• GPU算力中断成本极高：模型训练中频繁写入快照是为了避免昂贵的GPU算力中断，暗示GPU闲置成本可能远超存储成本，企业需优先保障算力连续性。
• 存储性能的隐性瓶颈：推理应用要求低延迟读取海量数据，但实际中存储延迟可能成为拖累整体性能的关键因素，需针对性优化（如采用NVMe或分布式缓存）。
• 快照技术的隐藏代价：频繁写入训练快照虽能防中断，但可能导致存储寿命缩短（尤其对SSD）或引发性能抖动，需平衡可靠性与硬件损耗。
• 行业解决方案的非公开趋势：慧荣科技未直接给出性能指标或芯片，而是强调“战略思考”，暗示头部企业更关注定制化存储架构（如分层存储、近计算存储），而非通用方案。
• 闪存峰会的内幕价值：此类峰会常透露未公开技术路线（如QLC NAND在AI存储中的应用潜力），参会者可获取厂商下一代产品风向。
• 企业级存储的采购陷阱：公开宣传的“高性能”可能依赖特定负载（如顺序读写），而AI场景多为随机读写，需私下要求厂商提供真实场景测试报告。
• 成本优化的灰色手段：部分企业会混用新旧闪存颗粒降低成本，但可能影响长期稳定性，需通过供应链关系核实硬件来源。
• 存储与算力的绑定销售：大厂可能将存储方案与GPU捆绑（如NVIDIA的DPU策略），迫使客户接受溢价，独立厂商需突出兼容性优势突围。