{"id":17935,"date":"2026-05-28T18:05:39","date_gmt":"2026-05-28T10:05:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.oscoo.com\/?p=17935"},"modified":"2026-05-29T11:29:28","modified_gmt":"2026-05-29T03:29:28","slug":"do-ai-data-centers-use-ssd-or-hdd","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.oscoo.com\/es\/news\/do-ai-data-centers-use-ssd-or-hdd\/","title":{"rendered":"\u00bfLos centros de datos de IA utilizan SSD o HDD?"},"content":{"rendered":"
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Los centros de datos de IA no utilizan exclusivamente SSD o HDD. Suelen utilizar ambos tipos de unidades de forma h\u00edbrida.<\/strong> Las SSD, con su excelente rendimiento, se encargan de las cargas de trabajo principales en las operaciones de IA que exigen alta velocidad, sirviendo como medio principal para desbloquear la potencia de c\u00e1lculo. Los discos duros, gracias a su gran capacidad y bajo coste, se encargan del almacenamiento y archivo de grandes cantidades de datos. Los dos trabajan juntos para formar un sistema de almacenamiento completo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Por qu\u00e9 es necesaria la implantaci\u00f3n h\u00edbrida<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Los centros de datos de IA adoptan un despliegue h\u00edbrido de Unidades SSD y HDD<\/span><\/a> principalmente porque ambos tienen puntos fuertes claramente complementarios en cuanto a rendimiento y coste. Las unidades SSD no tienen piezas m\u00f3viles y leen y escriben datos totalmente a trav\u00e9s de se\u00f1ales electr\u00f3nicas, lo que las hace extremadamente r\u00e1pidas. Su latencia suele medirse en microsegundos, y su rendimiento de lectura\/escritura aleatoria (IOPS<\/span><\/a>) es cientos o incluso miles de veces superior a la de los discos duros. Estas caracter\u00edsticas permiten a las SSD cumplir los requisitos de alta velocidad de acceso a los datos que exigen el entrenamiento y la inferencia de la IA. Los discos duros, por el contrario, se basan en cabezales magn\u00e9ticos para leer y escribir datos en discos giratorios. Debido a su estructura mec\u00e1nica, su latencia se mide en milisegundos y su rendimiento de lectura\/escritura aleatoria es muy inferior al de las SSD. Su ventaja radica en el coste.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Caracter\u00edstica<\/th>\nSSD<\/th>\nHDD<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Principio de funcionamiento<\/td>\nBasado en memoria flash, sin piezas m\u00f3viles<\/td>\nLos cabezales magn\u00e9ticos leen\/escriben en discos giratorios con piezas m\u00f3viles.<\/td>\n<\/tr>\n
Latencia<\/td>\nNivel de microsegundos<\/td>\nNivel de milisegundos<\/td>\n<\/tr>\n
Rendimiento de lectura\/escritura aleatoria<\/td>\nMuy alta (IOPS cientos de veces superior a la HDD)<\/td>\nRelativamente bajo<\/td>\n<\/tr>\n
Coste por TB<\/td>\nAproximadamente entre 10 y 20 veces el de los discos duros<\/td>\nRelativamente bajo<\/td>\n<\/tr>\n
Capacidad m\u00e1xima por unidad<\/td>\nAlcanzar el nivel de 128 TB-245 TB<\/td>\nA partir de 32 TB (tecnolog\u00eda HAMR)<\/td>\n<\/tr>\n
Eficiencia energ\u00e9tica<\/td>\nConsumo por TB muy inferior al de los discos duros<\/td>\nGiro continuo, consumo de energ\u00eda relativamente mayor<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Seg\u00fan Datos de VDURA<\/span><\/a> A partir del primer trimestre de 2026, el coste por unidad de capacidad de las unidades SSD QLC para empresas de 30 TB alcanz\u00f3 22,6 veces el de los discos duros de la misma capacidad. El precio de las unidades SSD TLC para empresas de 30 TB pas\u00f3 de aproximadamente $<\/span>3,062 <\/span>t<\/span>o sobre $<\/span><\/span><\/span><\/span>17.500 durante el a\u00f1o pasado, mientras que los precios de las HDD s\u00f3lo aumentaron unos 35% durante el mismo periodo. Esta diferencia hace que las soluciones SSD puras sean cada vez m\u00e1s inasequibles.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La modelizaci\u00f3n de VDURA de una configuraci\u00f3n t\u00edpica de centro de datos muestra que, a lo largo de un ciclo de vida de tres a\u00f1os, el coste total de propiedad de un sistema de almacenamiento h\u00edbrido es de aproximadamente $<\/span>7,31 millones, mientras que un sistema SSD puro cuesta aproximadamente $<\/span><\/span>El coste total de la soluci\u00f3n h\u00edbrida es de 31,06 millones de euros. El coste trienal de la soluci\u00f3n h\u00edbrida es aproximadamente una cuarta parte del de la soluci\u00f3n SSD pura. En resumen, las SSD proporcionan velocidad, mientras que los HDD ofrecen capacidad y control de costes. Ambos tienen un valor insustituible, por lo que la implantaci\u00f3n h\u00edbrida es esencialmente una opci\u00f3n inevitable para los centros de datos de hoy en d\u00eda.<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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L\u00f3gica de selecci\u00f3n de almacenamiento para operaciones b\u00e1sicas de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La fase de preparaci\u00f3n de los datos<\/span><\/strong>\u00a0procesa los datos en bruto. Esta etapa implica principalmente lecturas secuenciales a gran escala, que no requieren un alto rendimiento de lectura\/escritura aleatoria, pero exigen una capacidad significativa. La pr\u00e1ctica del sector suele adoptar soluciones de almacenamiento basadas en discos duros, complementadas con cierta cach\u00e9 SSD para mejorar la velocidad de acceso a los datos calientes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La fase de entrenamiento del modelo<\/span><\/strong>\u00a0tiene los mayores requisitos de rendimiento de almacenamiento. Todo el proceso requiere la lectura continua de muestras de entrenamiento masivas y la escritura frecuente de archivos de puntos de comprobaci\u00f3n del modelo, lo que genera demandas de rendimiento de datos extremadamente altas. Si se utilizaran discos duros como almacenamiento principal, su latencia inherente provocar\u00eda que el suministro de datos quedara rezagado con respecto al c\u00e1lculo de la GPU, lo que conducir\u00eda directamente a ciclos de c\u00e1lculo ociosos y a una ca\u00edda significativa de la utilizaci\u00f3n del hardware. Por tanto, en los clusters de entrenamiento, las SSD NVMe se despliegan tanto localmente en los servidores de la GPU como en clusters de almacenamiento compartido. Tecnolog\u00edas como RDMA y NVMe-oF se utilizan para construir sistemas de archivos paralelos, proporcionando un flujo continuo de datos para clusters multi-GPU.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La etapa de servicio a la inferencia<\/span><\/strong>\u00a0tiene dos requisitos fundamentales: baja latencia de respuesta y alta capacidad de concurrencia. Las principales aplicaciones de modelos ling\u00fc\u00edsticos de gran tama\u00f1o y los servicios de generaci\u00f3n de recuperaci\u00f3n aumentada (RAG) generan un gran n\u00famero de solicitudes de cach\u00e9 KV y recuperaci\u00f3n de vectores. Estos tipos de acceso a datos son muy aleatorios y sensibles a la latencia, por lo que deben ejecutarse en unidades SSD. Los pesos del modelo y las bases de datos de vectores utilizadas en la inferencia tambi\u00e9n se implementan completamente en unidades SSD NVMe para garantizar un tiempo r\u00e1pido hasta el primer token y la estabilidad general del servicio. Los discos duros solo desempe\u00f1an un papel de apoyo en la inferencia, ya que almacenan registros hist\u00f3ricos, bases de conocimiento a las que se accede con poca frecuencia y archivos de copia de seguridad.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Arquitectura de almacenamiento multinivel<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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En la actualidad, todos los centros de datos de IA maduros adoptan una arquitectura de almacenamiento por niveles. Los datos se dividen en tres niveles (caliente, templado y fr\u00edo) en funci\u00f3n de la frecuencia de acceso y los requisitos de rendimiento, y la configuraci\u00f3n del hardware cambia en consecuencia para equilibrar rendimiento y coste.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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