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在当今数据爆炸的时代，存储技术的创新变得尤为重要。本文深入探讨了Seagate在HDD存储技术方面的最新进展，特别是通过纳米级存储技术、HAMR（热辅助磁记录）...
在生成式AI和大数据时代，存储系统的性能和效率变得至关重要。传统的SATA和SAS接口已经无法满足现代数据中心对高吞吐量和低延迟的需求。NVMe（非易失性内存 ...
随着生成式AI的快速发展，数据的指数级增长对存储系统提出了前所未有的挑战。在这一背景下，硬盘驱动器（HDD）因其低成本、大容量和高能效的特点，仍然在数据中心中占...
在高性能计算（HPC）领域，存储技术的创新一直是推动计算能力提升的关键。随着数据规模的不断增长和计算需求的日益复杂，传统的存储架构已逐渐无法满足需求。HPE通过...
AI存储与传统存储的区别在于AI工作负载通常是多阶段的，且每个阶段的需求和模式不同。AI优化目标也与传统存储不同，更关注GPU的利用率和数据科学家的工作效率。此...
人工智能（AI）的快速发展，尤其是生成性AI的崛起，正在深刻改变存储系统的设计与优化方向。从ChatGPT的快速普及到大型语言模型（LLMs）的规模扩张，AI应...
自去年 9/15 开始更新 FMS 24会议材料，到今天2/15，完整持续了5个月，FMS24 第一篇文章是
在现代存储技术中，SSD（固态硬盘）因其高速读写性能和低延迟特性，成为数据中心和云计算环境中不可或缺的一部分。然而，随着多租户环境和混合工作负载的普及，SSD的...
人工智能的快速发展正在深刻改变存储行业的格局。随着大模型的广泛应用和AI技术的不断进步，数据量呈指数级增长，对高容量、高性能存储的需求也日益迫切。
随着AI计算需求爆发式增长，全球数据中心正面临前所未有的能耗挑战。传统存储架构基于50年历史的512字节块设计，在应对可变数据规模时产生严重的读写放大问题，导致...
数据的增长速度呈指数级上升，云原生时代的到来进一步加剧了对高性能、低成本存储解决方案的需求。
人工智能（AI）的应用范围不断扩大，从简单的数据处理到复杂的模型训练和推理，都对计算和存储系统提出了前所未有的挑战。尤其是在大规模AI应用中，数据的体量和复杂性...
在现代存储系统中，数据的高效管理和存储优化是提升性能和延长设备寿命的关键。随着存储介质的多样化和技术的不断进步，如何在复杂的存储环境中实现数据的灵活放置，成为了...
随着AI和大数据应用的爆发式增长，云存储系统面临性能与成本的双重挑战。传统QLC SSD虽具备高密度优势，却受限于写入放大效应（WAF）和耐用性问题。在此背景下...
大语言模型（LLM）和多模态模型的崛起，AI对计算资源的需求呈指数级增长。从Llama-2到Llama-Next，模型的复杂性不断提升，从单一的文本处理扩展到视...
在当今快速发展的云计算和虚拟化技术环境中，主机在线迁移成为了确保系统高可用性和资源优化的重要手段。随着企业对数据处理能力和灵活性的需求不断增加，如何在不中断服务...
在之前整理的材料中，介绍了 NVMe 作为专门为SSD优化的存储访问接口（协议），为存储系统的高效访问提供通信基础。 CXL 是一种高速接口协议，旨在连接计算、...
首先，介绍自NVMe 2.0规范发布以来，企业级SSD出货量的增长情况，并预测了未来几年内不同接口类型的硬盘出货量变化。详细列出了消费级和企业级NVMe SSD...
HDD 作为传统硬件基础设施，一直支持着数据湖中的对象存储。然而，随着 AI 解决方案的生产规模不断增大（如 Meta 的 Tectonic-Shift 平台）...
随着支持AI的应用程序能够释放更多的商业价值，需要支持不同程度的生成式AI（Gen AI），涵盖从数据中心的基础模型训练到边缘和移动设备上的推理部署。
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