AI基石：计算向数据靠拢，重塑智能时代基础设施

随着人工智能工作负载的激增，传统IT架构中“数据向计算靠拢”的模式已难以为继。一种全新的范式正在崛起：将计算能力前置到数据所在之处，以优化性能、提升效率，并解锁AI的全部潜力。这一转型不仅涉及硬件升级，更是一场关于软件定义存储、高效GPU利用和云原生架构的深刻变革，预示着企业级AI部署的未来。

在人工智能浪潮席卷全球的当下，业界对于算力瓶颈的讨论从未停歇。然而，问题的核心并不仅仅在于芯片的绝对数量，而在于如何高效、经济地将这些强大的计算资源与海量数据相结合。长期以来，传统的IT基础设施设计理念是：将数据从存储层传输至中央计算单元进行处理。但在AI时代，尤其是面对深度学习对GPU等专用硬件的巨大需求时，这一模式已暴露出其内在的局限性。¹

技术原理解析：计算力与数据“共生”

AI工作负载的独特之处在于其对数据吞吐量和低延迟的高度敏感。训练大型模型需要处理PB级的数据，而推理过程则要求在毫秒级时间内完成复杂计算。如果数据需要长距离传输到计算节点，不仅会产生显著的网络延迟，还会占用宝贵的带宽资源，从而严重拖累GPU的利用率，使其无法发挥最大效能。² 正如业内观察所指出的，“现有的IT基础设施往往假定计算节点能够从数据中心内的任何地方获取数据，但这在AI场景下效率低下。”³

正是在这种背景下，一种新的基础设施现实应运而生：将计算能力，特别是GPU这样的专用AI加速器，直接部署在数据存储的附近，甚至整合进存储层本身。PEAK:AIO的软件定义存储层与Solidigm高性能固态硬盘（SSDs）的结合，正是这一理念的生动实践。这种组合能够横跨整个AI管道——从数据摄取、预处理、模型训练到推理和部署——提供所需的容量、效率和速度。

具体而言，PEAK:AIO的软件定义存储层提供了极大的灵活性和可扩展性，能够根据AI工作负载的需求动态分配存储资源，实现数据的并行访问和高速传输。而Solidigm的SSD则提供了超低延迟和极高IOPS（每秒输入/输出操作数），确保数据能够以GPU所需的速度被即时读取和写入。这种“计算靠近数据”的架构，有效避免了数据传输瓶颈，让GPU能够持续高效运行，最大限度地挖掘其潜力。

行业影响与挑战：重构IT基础设施

对AI的狂热追逐曾一度营造出一种错觉，认为现有的IT基础设施足以应对驱动AI所需的海量数据。但现实是残酷的：许多现存的架构在处理AI独特的工作负载时显得力不从心。²

挑战是多方面的。首先，企业在获取和有效利用AI所需的GPU算力方面依然面临显著困难。¹ 其次，现有的云服务和数据中心基础设施软件，最初并非为AI场景下复杂的数据移动而设计，尤其是当数据需要跨越分布式数据中心结构时。³ 此外，当前的软件生态主要围绕CPU主导的数据中心构建，对于GPU、TPU等AI优化芯片的支持和管理仍显不足。³

这种现实正在促使IT行业进行一次深刻的“堆栈重构”。⁴ 企业正转向更灵活、更原生云的架构，以满足AI工作负载对高容量数据管道和可扩展计算环境的独特需求。⁴ 对许多组织而言，将计算和调度功能整合到单一、统一的AI/ML平台中，而非拼凑各种独立的点解决方案，正变得越来越有价值。尽管高达74%的受访者认为这很有价值，但实际上只有19%的受访者拥有能够有效优化GPU利用率的调度工具。⁵ 这表明，尽管理念已深入人心，但从概念到实际部署仍有漫长的道路。

未来展望：AI驱动下的基础设施演进

“计算向数据靠拢”的范式转变，远不止是一项技术优化，它预示着未来AI应用的普及和深化。它将加速企业级AI的落地进程，让更多企业能够克服算力瓶颈，将AI融入其核心业务流程，实现真正的数字化转型。更高效、更具弹性的基础设施，将降低AI的部署门槛，让中小企业也能分享AI带来的红利，从而促进更为普惠的AI发展。

同时，这种趋势也对数据中心的设计、云服务提供商的战略以及AI软件生态提出了新的要求。未来，我们将看到更多针对AI工作负载优化的硬件-软件一体化解决方案，以及更加智能、自动化、能够感知并调度数据流和计算资源的AI基础设施管理平台。从长远来看，这不仅关乎技术效率，更关乎AI技术如何以可持续、可扩展的方式融入我们的社会和经济结构，确保其潜力能够得到充分释放，同时减少不必要的资源浪费。AI基础设施的演进，是支撑智能时代持续进步的无形基石，其重要性不亚于AI模型自身的突破。

引文

• AI基础设施
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• 数据管理
• 软件定义存储
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