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在AI运行过程中，主要由五个关键阶段构成，分别是数据采集、数据准备、模型训练、模型部署与推理以及数据归档。AI运行的不同阶段对数据传输和存储读写性能的需求呈现出鲜明差异。从前期数据积累到端侧推理部署的AI应用，对存储提出了多维度的高性能要求。

来源：CFM闪存市场

数据准备

数据准备阶段直接奠定了AI大模型训练的基础。该环节需要从存储器中读取大量数据，如图像、文本、音频等，加载到运行内存进行数据处理转换，如缩放、增强、标准化等，转换为AI模型可处理的格式。此时的I/O工作负载，不仅包括读取原始数据，还包括将数据转换后的中间结果临时存储到内存中，甚至会将需要存储的部分中间数据写入硬盘。因此，这个过程会涉及随机读取和顺序写入操作。

模型构建和训练

数据准备好后进入AI模型训练阶段，该阶段对并行运算效率要求极高。通常多个任务竞相访问同一数据集，并发数据读取访问的操作量大幅增加。在持续数日数周甚至数月不等的训练过程中，训练任务需要定期写入检查点，以便快速实现数据恢复并减少重新训练的可能。因此，存储需要在检查点密集的连续写入期间，也能够维持频繁并发训练所需的读取性能。因此，在AI训练环节，高性能存储的表现至关重要，需要能够持续拓展的高性能存储，如全闪存存储来消除I/O瓶颈，可高速进行多主机的混合读取访问，能够高效地向计算资源提供数据，是消除闲置资源提高AI训练效率的关键。 

来源：Solidigm

模型部署和推理

在模型部署和推理阶段，存储系统需要具备高效的数据检索和传输机制，尤其在实时交互、在线服务等应用场景中，减少等待时间对用户应用AI的体验感至关重要，因此，具备高速随机读取性能的存储尤为重要。随着模型部署后吸收的新数据增加，模型会进行再训练和微调，因此存储在满足高速读取需求以外，还需要支持高可拓展性和远程自我修复能力，并且存储系统往往需要与多个硬件及不同的操作系统协作，实现跨平台融合，从而允许开发、训练和生产部门能够轻松访问动态变化的数据。整体来看，端侧AI推理部署往往需要跨平台协作、硬件加速和工具链的整合，从而有助于显著降低端侧AI部署的复杂度，提升智能终端的高效AI推理和人机交互感。

归档

在推理环节结束后，海量的数据需要归档以便后续调用。尤其在垂直行业领域的AI应用中，合规监管要求日趋严格，数据归档要求日益增加。数据归档环节将对存储写入性能和容量扩展带来新的要求。

那么在AI运行的各环节中，Solidigm是如何激发硬件及系统的强劲性能，实现满负载的超算运行？2025年3月12日， Solidigm亚太地区销售副总裁倪锦峰(Benny Ni)将莅临CFMS|MemoryS 2025峰会现场进行主题演讲，并与现场嘉宾进行深度交流，让我们共同期待！

大会报名通道现已开启，可通过峰会官网（https://www.memorys.com/）或“闪存市场”APP进行报名。