【存储产业技术创新战略联盟】AIGC数据存储技术研究报告

近日，【存储产业技术创新战略联盟】发布了《AIGC数据存储技术研究报告》，这份报告全面分析了人工智能大模型时代下AIGC技术对数据存储行业带来的挑战与变革，探讨了数据存储技术如何应对AIGC场景下的存储需求，以及未来发展趋势。报告不仅详细讨论了AIGC数据存储压力，还提出了创新的存储架构和数据管理方法，具有很强的前瞻性和实际应用价值。这份报告是行业内专业人士、学者和政策制定者了解AIGC技术与数据存储结合的发展趋势和应对策略的重要参考资料。

AIGC技术的兴起，为数据存储产业带来了前所未有的挑战与机遇。随着人工智能技术的飞速发展，AIGC技术在内容创作、数据分析等领域的应用日益广泛，由此产生的数据量急剧增加，这对数据存储技术提出了更高的要求。

AIGC技术的核心在于生成内容，无论是文本、图像还是视频，都需要海量的数据支撑。据统计，AIGC在内容创作领域可以将内容生成效率提升数倍至数十倍，同时降低人力成本高达50%以上。这一效率的提升，意味着需要处理的数据量也成倍增长。例如，以ChatGPT-3为例，其包含1750亿的参数量，单个检查点文件大小约为2+TB。这样的数据量，对存储系统的容量、性能和扩展性都提出了极高的要求。

面对AIGC场景下的数据存储需求，传统的存储架构显得力不从心。AIGC业务阶段概述中提到，数据的流动环节通常分为数据采集、数据准备、数据训练、数据推理、数据归档这五个环节，构成了AIGC数据处理的完整生命周期。这五个环节对存储系统的要求各不相同，从数据采集的高吞吐量、可扩展性，到数据训练的高性能读写能力，再到数据归档的长期有效存储和经济性的平衡，每一个环节都是对存储技术的考验。

为了应对这些挑战，数据存储技术必须不断创新。数控分离技术通过将I/O的控制面和数据面解耦合，提高了存储系统的访问效率和数据一致性。内核亲和力调度技术则通过优化NUMA节点间的数据传输，降低了I/O链路时延并提升了内存访问效率。小文件聚合技术通过将小文件合并为大文件，提升了小文件的性能。这些技术的发展，为AIGC场景下的数据存储提供了强有力的技术支持。

然而，技术的进步也带来了新的挑战。随着智算中心的规模和数量不断扩大，存储的能耗问题日益凸显。数据显示，2023年全国数据中心耗电量达到2700亿千瓦时，占社会总用电量的3%。智算中心的耗电量将远高于同等规模的数据中心。因此，数据绿色存储技术的发展显得尤为重要。全闪存存储和混闪存存储方案，通过智能数据分层技术，实现了性能和成本之间的平衡，同时也降低了能耗。

数据安全问题同样不容忽视。在AIGC场景下，数据已成为越来越重要的资产。攻击者可以通过逆向工程或者对抗攻击，窃取模型训练采用的隐私数据。因此，全方位识别数据风险和数据安全问题，从数据移动过程中涉及的存储区域、存储介质、软件栈进行全面数据加密和权限认证，是保障AIGC应用发展的关键。

展望未来，AIGC将催生新一代数据存储架构。新的存储架构将面向综合负载场景，基于模块化、服务化、平台化的分布式设计理念，构建超大规模分布式融合智能存储平台，提供均衡存储能力。这种新型存储架构将围绕着更低成本、更高性能、更低能效、更大容量、更丰富的管理、更快速的运维的方向持续演进。

AIGC技术的快速发展，也加速了数据存储产业的快速增长。随着数据量的指数级增长，对高效、大容量存储解决方案的需求也随之增长。这一趋势不仅推动了存储技术的进步，也带动了存储产业链上下游的协同发展。

最后，AIGC技术的快速发展对数据存储标准提出了更高要求。目前我国对于数据管理以及数据存储相关标准大多为基础共性标准，暂无面向AIGC特定应用领域的标准发布。因此，推动AIGC数据存储标准的制定，是促进技术健康发展，满足用户对高质量、高效率数据存储需求的重要途径。

这篇文章的灵感来自于《AIGC数据存储技术研究报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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