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機械硬盤這種“老古董”,怎么在大模型時代還供不應(yīng)求了?

   發(fā)布時間:2024-10-28 13:03 作者:柳晴雪

圖片系A(chǔ)I生成

相較于以GPU為代表的AI算力,和以IB、RoCE為代表的AI算力集群網(wǎng)絡(luò),大模型對于存儲的影響似乎被低估了,但這一點也不影響存儲行業(yè)的供應(yīng)短缺和價格上漲。

世界上第一塊機械硬盤誕生于1956年,磁頭、盤片、主軸的主要組件直到今天依然延續(xù),算得上是行業(yè)的“老古董”,隨著IT產(chǎn)業(yè)的變化,機械硬盤沒有被淘汰,而是不斷演進。

PC的廣泛普及,推動了機械硬盤第一階段的發(fā)展;此后移動存儲、移動應(yīng)用、APP大量涌現(xiàn),包括汽車、手機等促成了硬盤發(fā)展的第二個階段;第三個階段與云計算相關(guān),中心化、海量數(shù)據(jù)存儲的特點,成為硬盤行業(yè)增長的巨大動力。現(xiàn)在,AI時代的存儲來了。

今年,希捷、西數(shù)等幾家存儲大廠連續(xù)宣布漲價。希捷在致客戶信中提到,由于人工智能推動對大容量硬盤產(chǎn)品的需求,加上硬盤制造商減產(chǎn),硬盤整體供應(yīng)無法滿足需求,導(dǎo)致價格飆升。

希捷還提到,其業(yè)務(wù)多個部門需求正在持續(xù)復(fù)蘇,而制造能力的下降限制了其滿足所有客戶需求的能力,并導(dǎo)致交貨時間延長。持續(xù)的全球通脹壓力繼續(xù)影響成本。

行業(yè)分析指出,由于存儲制造商實施以數(shù)量定價為目標(biāo)的減產(chǎn)策略,從2023年第三季度到今年第一季度,HDD整體價格累計上漲了10%到20%,并且供應(yīng)短缺趨勢至少持續(xù)到年底。

希捷全球執(zhí)行副總裁暨首席商務(wù)官鄭萬成表示,AI將驅(qū)動數(shù)據(jù)加速產(chǎn)生,存儲需求將增長30%,存儲將成為確保人工智能系統(tǒng)可信和完整的關(guān)鍵組成。

“在我看來,硬盤存儲是目前為止唯一的、也是最高效的大容量存儲設(shè)備,雖然不斷有新技術(shù)涌現(xiàn),但是就成本、規(guī)模、可持續(xù)性,以及總體硬盤存儲設(shè)備能帶來的好處方面來看,沒有任何其他的存儲解決方案能與硬盤存儲相提并論?!编嵢f成說。

企業(yè)應(yīng)用對于存儲的需求大致可以分為三個級別,適用于數(shù)據(jù)提取和模型訓(xùn)練的高吞吐量存儲,以HBM和DRAM為代表,適用于低延遲訪問、快速推理的存儲,以本地和萬羅固態(tài)硬盤(SSD)為代表,超大容量、可擴展的長期存儲,以機械硬盤(HDD)為代表。

鄭萬成提到,綜合考慮價格、性能和容量等因素,機械硬盤的購置成本只有固態(tài)硬盤的1/6,優(yōu)化了AI的總擁有成本;資本支出效率比NAND行業(yè)高9倍;與固態(tài)硬盤相比,每TB運行功耗降低至1/4,碳排放量降低至1/10。

在過去數(shù)十年間,硬盤技術(shù)的核心一直是關(guān)于如何增加容量,以合適的成本和性能所提供的存儲越多,解決方案就越好。目前,HAMR(熱輔助磁記錄)是業(yè)內(nèi)主流發(fā)展方向。

“HAMR是唯一能夠提高面密度的技術(shù),友商可能在HAMR技術(shù)方面比我們落后,會尋求其他增加容量的替代方案,比如增加額外的碟片,但是增加碟片會造成成本增加,碟片的增加會出現(xiàn)振動以及能耗的增加??偠灾?,HAMR是行業(yè)公認的發(fā)展方向,大家也在努力提升面密度,而希捷也在很早以前就已經(jīng)布局和投資了HAMR,并在行業(yè)處于領(lǐng)先地位?!编嵢f成表示。

中國市場約占希捷總營收的30%,希捷全球前十大客戶中有4個來自中國,全球前五大增長最快的客戶中有兩個來自中國。鄭萬成提到,中國不僅擁有最大和最先進的視頻圖像應(yīng)用市場、多元的數(shù)據(jù)存儲生態(tài),而且客戶也更快采用和擁抱創(chuàng)新技術(shù)。

希捷自己的智能制造工廠較早引入了AI,希捷科技全球運營高級副總裁莊鏡發(fā)談到,AI分為預(yù)測式人工智能和生成式人工智能,過去一年最大的熱門課題是生成式人工智能,希捷五年前已經(jīng)開始將預(yù)測式人工智能導(dǎo)入生產(chǎn)中,過去三年已經(jīng)有144個AI方案導(dǎo)入生產(chǎn)線,由此節(jié)約了1.8億美元的成本。他也強調(diào),希捷正在思考在生產(chǎn)方面導(dǎo)入生成式人工智能,如何管控風(fēng)險,需要在合規(guī)、道德準(zhǔn)則等方面通盤考慮。(本文首發(fā)于,作者 | 張帥,編輯 | 蓋虹達)

 
 
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