AI存储选型指南：基于大模型训练与推理场景的架构实践

在人工智能技术广泛应用的今天，AI应用对底层基础设施提出了前所未有的严苛要求。从海量数据的预处理到高性能的模型训练，再到低延迟的在线推理，每一个环节都对存储系统的性能、扩展性和成本效益有着截然不同的需求。面对复杂多变的AI工作负载，采用“一刀切”的通用存储方案往往事倍功半。本文将深入解析AI数据管道各阶段的I/O特性，阐明“用例驱动”的核心选型哲学，帮助您为不同的AI场景构建高效、经济的存储架构。

AI/ML数据管道的核心：分阶段匹配最优架构

AI数据处理并非单一流程，而是一个从数据摄入到模型服务的完整管道，其各阶段对存储和计算的需求差异显著。

上图清晰地揭示了为AI流水线不同阶段匹配最优架构的必要性：

1. 工作负载特性转变：流程前端的数据清洗与摄入是“高吞吐量敏感型”，而流程后端的模型推理则变为“低延迟敏感型”。
2. Flash存储的必需性：为满足AI工作负载对高并发和快速响应的需求，全流程均需以闪存（Flash）作为基础存储介质，传统的机械硬盘已难以胜任。
3. 分阶段的存储策略：
   • 海量数据准备与推理期：推荐使用扩展性极强的分布式对象存储，以应对非结构化数据的海量存取。
   • 高性能训练期：为充分“喂饱”高性能GPU，减少网络延迟，推荐采用DAS（直连存储）架构（通常是高性能NVMe SSD直连），以提供极致的I/O性能。
4. 计算资源的异构性：CPU主要用于数据预处理，GPU专注于核心模型训练，而推理阶段则需根据场景（数据中心或边缘）灵活组合CPU与GPU资源。

典型AI应用场景的I/O特征剖析

通过几个具体的应用场景，我们可以更直观地理解不同AI工作负载对存储的差异化需求。

1. 视频流处理推理流水线

这是一个标准的端到端计算机视觉推理流水线，常用技术栈包括GStreamer、TensorFlow/PyTorch和OpenCV。

• 读密集型 (Read-Intensive)：在数据摄入（Ingestion）阶段，需要从存储中高带宽、连续地读取AVI等视频文件。
• 写密集型 (Write-Intensive)：在后处理（Post Processing）阶段，分析产生的海量结构化数据（元数据、特征索引）需要被高效“持久化”写入数据库（如VDMS），这对存储的随机写入性能和数据库优化提出了高要求。

2. 级联式视觉AI应用

该架构采用了“检测+识别”的双模型串行模式，技术复杂性更高。

• NUMA架构的重要性：在高性能服务器中，必须进行NUMA感知（NUMA awareness）优化，避免数据在跨CPU内存节点传输时产生巨大延迟，这对存储访问路径设计至关重要。
• 数据流特征：前端是持续的大带宽视频流读取，中间是高频的内存张量计算，后端则是小规模结构化数据的写入。

3. 结构化数据分析（传统机器学习）

此场景展示了典型的“I/O密集型摄入 + CPU密集型计算”模式，与依赖GPU的视觉应用截然不同。

• 从GPU转向CPU/内存：此类工作负载（如人口普查数据分析）极度依赖多核CPU性能和大容量、高带宽内存来处理庞大的DataFrame。使用Modin库往往意味着数据量已超出Pandas单机处理能力。
• 存储I/O特征：流程始于加载巨型CSV/Parquet文件，要求存储提供高吞吐量的顺序读取性能。同时，解析CSV格式本身会成为CPU瓶颈。

4. 工作负载的“二八定律”

此图深刻揭示了AI工作负载的异构性：

• 视觉类应用：如视频流分析，95%的时间消耗在AI计算（算力）上，瓶颈在于GPU。
• 数据类应用：如表格分析或推荐系统，95%的时间消耗在数据搬运与清洗（Data Movement）上，瓶颈在于存储I/O和内存带宽。
• 启示：基础设施设计必须对症下药。为金融风控等传统ML任务堆砌昂贵GPU是浪费，应优先投资高IOPS存储和高内存带宽服务器；而为视频分析场景则应聚焦于计算加速卡和流媒体存储优化。

用例驱动：AI存储选型的根本原则

核心结论是：不存在通用的“最佳”AI存储方案，一切选型必须始于具体的“用例（Use Case）”。

• 用例决定架构：特定的应用场景定义了其独有的数据管道、软件栈、模型和并行策略，从而需要量身定制的存储架构。
• 深入分析负载：必须从技术细节层面，综合分析模型、框架、数据特性和并行方式对I/O行为的影响。

阶段一：数据摄取——高度可变的数据源头

数据摄取模式完全由用例决定：

• 静态/批量模式：适用于大模型预训练等场景。数据通常存放在低成本存储中，通过离线批处理摄取。
• 实时/流式模式：适用于实时识别等场景。数据来自持续产生的设备，要求摄取架构具备低延迟和高吞吐能力。

阶段二：模型训练——并行化与检查点优化

1. 并行化策略

为训练大规模模型，必须采用多种并行策略组合（如3D并行）：

• 数据并行：解决数据量大的问题。
• 模型并行（包括张量并行、流水线并行）：解决单个GPU放不下大模型的问题。
• 上下文并行：解决输入序列过长导致的内存瓶颈。

2. 训练检查点

检查点是保证分布式训练容错性的关键，其设计影响存储：

• 完整构成：检查点大小 ≈ 模型参数 × 3（包含优化器状态）。
• 存储格式：采用FP16混合精度可显著减小体积。
• 保存频率：集群规模越大，保存应越频繁，这对存储的写入带宽和元数据性能是考验。检查点的持久化通常依赖于后端数据库（如MySQL或专用对象存储）。

阶段三：模型推理——存储作为“内存扩展层”

在推理阶段，存储的角色发生了战略性演进：

• 主流角色（容量层）：通过高性价比网络存储满足数据摄取、归档和RAG知识库扩展需求，关注吞吐与成本。
• 新兴角色（性能层/内存扩展）：通过超低延迟的NVMe DAS/NAS，作为GPU显存的延伸，用于：
  • 权重卸载：运行比GPU显存更大的模型。
  • KV缓存卸载：支持更长的对话上下文。
  • 这要求存储具备极高的IOPS和亚毫秒级延迟。

总结：构建面向未来的AI存储架构

为AI系统设计存储，必须彻底告别通用方案思维，坚持“用例驱动”：

1. 拒绝通用：承认AI负载的高度异构性。
2. 分析负载：从模型、框架、数据、并行方式等维度全面审视I/O特征。
3. 回归业务：最终的存储技术、架构与配置选择，必须服务于具体的训练或推理场景，无论是追求极致延迟还是海量吞吐。

随着云原生和边缘AI的普及，未来的AI存储架构更需要灵活性，能够在性能、容量、成本与运维复杂度之间取得最佳平衡。在Kubernetes等编排平台中，通过CSI驱动灵活配置不同性能等级的存储卷，将成为满足多样化AI工作负载需求的标准实践。