人工智能数据中心并不完全使用固态硬盘或硬盘。它们通常以混合方式部署这两种类型的硬盘。. 固态硬盘以其卓越的性能处理人工智能操作中要求高速度的核心工作负载，是释放计算能力的主要手段。硬盘则凭借其大容量和低成本的优势，承担起海量数据的存储和归档工作。二者相互配合，构成一个完整的存储系统。.
为什么需要混合部署
| 特点 | 固态硬盘 | 硬盘 |
|---|---|---|
| 工作原理 | 基于闪存，无移动部件 | 磁头在旋转磁盘上读写，涉及移动部件 |
| 延迟 | 微秒级 | 毫秒级 |
| 随机读/写性能 | 非常高（IOPS 比硬盘高出数百倍） | 相对较低 |
| 每 TB 成本 | 约为硬盘的 10 至 20 倍 | 相对较低 |
| 每个硬盘的最大容量 | 达到 128TB-245TB 级别 | 达到 32TB 及以上（HAMR 技术） |
| 功率效率 | 每 TB 功率远低于硬盘 | 连续旋转，耗电量相对较高 |
根据 VDURA 数据 从 2026 年第一季度开始，30TB QLC 企业固态硬盘的单位容量成本达到了同容量硬盘的 22.6 倍。30TB TLC 企业固态硬盘的价格从大约 $3,062 在过去一年中，固态硬盘的价格上涨了 17500 美元，而同期硬盘的价格仅上涨了约 35%。这种差距使得纯粹的固态硬盘解决方案越来越难以承受。.
VDURA 对典型数据中心配置的建模显示，在三年的生命周期内，混合存储系统的总拥有成本约为 $731 万美元，而纯固态硬盘系统的成本约为 $3106 万美元。混合解决方案的三年成本约为纯固态硬盘解决方案的四分之一。. 简而言之，固态硬盘提供速度，而硬盘则提供容量和成本控制。两者都具有不可替代的价值，因此混合部署基本上是当今数据中心的必然选择。.
人工智能核心业务的存储选择逻辑
数据准备阶段 处理原始数据。这一阶段主要涉及大规模顺序读取，对随机读/写性能要求不高，但对容量要求很大。行业实践大多采用基于硬盘的存储解决方案，辅以一些固态硬盘缓存，以提高热数据的访问速度。.
模型训练阶段 对存储性能的要求最高。整个过程需要持续读取大量训练样本，并频繁写入模型检查点文件，对数据吞吐量的要求极高。如果使用硬盘作为主存储，其固有的延迟会导致数据供应落后于 GPU 计算，直接导致计算周期闲置和硬件利用率大幅下降。因此，在训练集群中，NVMe 固态硬盘既部署在本地 GPU 服务器上，也部署在共享存储集群中。RDMA 和 NVMe-oF 等技术用于构建并行文件系统，为多 GPU 群集提供连续的数据流。.
推理服务阶段 有两个核心要求：低响应延迟和高并发能力。主流的大型语言模型应用和检索增强生成（RAG）服务会产生大量的 KV 缓存和矢量检索请求。这些类型的数据访问具有高度随机性和延迟敏感性，因此必须在固态硬盘上运行。推理中使用的模型权重和向量数据库也完全部署在 NVMe SSD 上，以确保快速的首次标记时间和整体服务稳定性。HDD 仅在推理中发挥辅助作用，存储历史日志、不经常访问的知识库和备份文件，不参与实时前端服务。.
多层存储架构
如今，成熟的人工智能数据中心都采用了分层存储架构。根据访问频率和性能要求，数据被分为热、温、冷三个层级，硬件配置也相应改变，以平衡性能和成本。.
- 热门层 是架构中性能最高的部分，包括服务器中的内存、高带宽 GPU 内存和本地 NVMe SSD。其总容量仅占整个存储空间的 5% 至 20%。该层存储模型权重、实时缓存和常用训练数据。它直接决定 GPU 的效率，是确保人工智能工作负载顺利运行的核心环节。.
- 温暖层 通常使用大容量 QLC NVMe 固态硬盘或高性能硬盘，在某些情况下使用固态硬盘缓存加速的硬盘阵列。它可存储访问量适中的数据，如清理过的数据集和常用的模型文件，在性能、容量和成本之间取得平衡。.
- 寒冷层 占用数据中心超过 80% 的存储容量。其主要硬件包括企业级硬盘阵列；一些超大型集群还集成了磁带库。它专门用于存储很少访问的冷数据，如原始语料、过期数据和完整备份，从而最大限度地控制整体部署成本。.
行业现状和技术趋势
就总体容量份额而言，HDD 仍占当今人工智能数据中心总存储容量的约 80%，是海量数据的基础。虽然固态硬盘性能出众，但由于成本限制，其容量份额仍然相对有限。从增长趋势来看，人工智能产业的蓬勃发展推动了对这两类存储产品的需求。然而，固态硬盘的复合年增长率 企业固态硬盘 远高于硬盘，这反映了高性能存储在人工智能场景中的重要作用。.
随着闪存技术的发展，大容量 QLC SSD 正变得越来越普及，并逐渐蚕食以前属于 HDD 的热数据市场。一些访问量不大的数据也开始转向固态硬盘存储。不过，从长远来看，HDD 不会被完全取代。在PB级或EB级冷数据存档场景中，HDD因其单位容量成本而仍然不可替代，而SSD因其物理特性和价格限制，不太可能完全取代大容量存档存储。两种硬件以分层方式长期共存，将成为未来人工智能数据中心的主流存储模式。.
固态硬盘和硬盘不是相互竞争的替代品，而是人工智能数据中心存储架构中的互补组件。基于 NVMe 的固态硬盘可处理高性能核心工作负载，让人工智能计算得以充分释放。企业级硬盘坚持大容量和低成本的原则，满足海量数据的存储需求。混合分层部署模式兼顾了性能、容量和成本这三个基本要素。它是当今人工智能数据中心最合理的存储解决方案，在可预见的未来仍将如此。.
