{"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\/it\/news\/do-ai-data-centers-use-ssd-or-hdd\/","title":{"rendered":"I data center AI utilizzano SSD o HDD?"},"content":{"rendered":"
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I data center AI non utilizzano esclusivamente unit\u00e0 SSD o HDD. In genere utilizzano entrambi i tipi di unit\u00e0 in modo ibrido.<\/strong> Le unit\u00e0 SSD, con le loro eccellenti prestazioni, gestiscono i carichi di lavoro principali delle operazioni di intelligenza artificiale che richiedono un'elevata velocit\u00e0, fungendo da mezzo principale per sbloccare la potenza di calcolo. Gli HDD, grazie alla loro grande capacit\u00e0 e al loro basso costo, si occupano dello stoccaggio e dell'archiviazione di enormi quantit\u00e0 di dati. I due sistemi lavorano insieme per formare un sistema di archiviazione completo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Perch\u00e9 \u00e8 necessaria la distribuzione ibrida<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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I data center AI adottano una distribuzione ibrida di SSD e HDD<\/span><\/a> soprattutto perch\u00e9 i due prodotti presentano evidenti punti di forza complementari in termini di prestazioni e costi. Le unit\u00e0 SSD non hanno parti in movimento e leggono e scrivono i dati interamente attraverso segnali elettronici, il che le rende estremamente veloci. La loro latenza \u00e8 tipicamente misurata in microsecondi e le loro prestazioni di lettura\/scrittura casuale (IOPS<\/span><\/a>) \u00e8 centinaia o addirittura migliaia di volte superiore a quella degli HDD. Queste caratteristiche consentono alle unit\u00e0 SSD di soddisfare i requisiti di alta velocit\u00e0 di accesso ai dati per l'addestramento e l'inferenza dell'intelligenza artificiale. Gli HDD, invece, si basano su testine magnetiche per leggere e scrivere dati su dischi rotanti. A causa della loro struttura meccanica, la loro latenza si misura in millisecondi e le loro prestazioni di lettura\/scrittura casuale sono di gran lunga inferiori a quelle delle unit\u00e0 SSD. Il loro vantaggio sta nel costo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Caratteristica<\/th>\nSSD<\/th>\nHDD<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Principio di funzionamento<\/td>\nBasato su memoria flash, senza parti in movimento<\/td>\nLe testine magnetiche leggono\/scrivono su dischi rotanti, con parti mobili coinvolte<\/td>\n<\/tr>\n
Latenza<\/td>\nLivello microsecondo<\/td>\nLivello di millisecondi<\/td>\n<\/tr>\n
Prestazioni di lettura\/scrittura casuale<\/td>\nMolto elevato (IOPS centinaia di volte superiore a quello dell'HDD)<\/td>\nRelativamente basso<\/td>\n<\/tr>\n
Costo per TB<\/td>\nCirca 10-20 volte quello degli HDD<\/td>\nRelativamente basso<\/td>\n<\/tr>\n
Capacit\u00e0 massima per unit\u00e0<\/td>\nRaggiungere il livello di 128TB-245TB<\/td>\nRaggiungere 32TB e oltre (tecnologia HAMR)<\/td>\n<\/tr>\n
Efficienza energetica<\/td>\nPotenza per TB di gran lunga inferiore a quella degli HDD<\/td>\nFilatura continua, consumo di energia relativamente pi\u00f9 elevato<\/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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Secondo Dati VDURA<\/span><\/a> a partire dal primo trimestre del 2026, il costo per unit\u00e0 di capacit\u00e0 degli SSD aziendali QLC da 30TB ha raggiunto 22,6 volte quello degli HDD della stessa capacit\u00e0. Il prezzo delle unit\u00e0 SSD aziendali TLC da 30 TB \u00e8 passato da circa $<\/span>3,062 <\/span>t<\/span>o circa $<\/span><\/span><\/span><\/span>17.500 nell'ultimo anno, mentre i prezzi delle unit\u00e0 disco sono aumentati solo di circa 35% nello stesso periodo. Questo divario rende le soluzioni SSD pure sempre meno accessibili.<\/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 modellazione di VDURA di una tipica configurazione di data center mostra che, in un ciclo di vita di tre anni, il costo totale di propriet\u00e0 di un sistema di storage ibrido \u00e8 di circa $<\/span>7,31 milioni, mentre un sistema SSD puro costa circa $<\/span><\/span>31,06 milioni di euro. Il costo triennale della soluzione ibrida \u00e8 circa un quarto di quello della soluzione SSD pura. In breve, le unit\u00e0 SSD offrono velocit\u00e0, mentre le unit\u00e0 HDD offrono capacit\u00e0 e controllo dei costi. Entrambi hanno un valore insostituibile, quindi l'implementazione ibrida \u00e8 essenzialmente una scelta inevitabile per i data center di oggi.<\/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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Logica di selezione dello storage per le operazioni di intelligenza artificiale di base<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La fase di preparazione dei dati<\/span><\/strong>\u00a0elabora i dati grezzi. Questa fase riguarda principalmente le letture sequenziali su larga scala, che non richiedono elevate prestazioni di lettura\/scrittura casuale, ma richiedono una capacit\u00e0 significativa. La prassi del settore adotta per lo pi\u00f9 soluzioni di archiviazione basate su HDD, integrate da alcune cache SSD per migliorare la velocit\u00e0 di accesso ai dati caldi.<\/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 di formazione del modello<\/span><\/strong>\u00a0ha i requisiti pi\u00f9 elevati in termini di prestazioni di archiviazione. L'intero processo richiede la lettura continua di enormi campioni di training e la scrittura frequente di file di checkpoint del modello, creando requisiti di throughput dei dati estremamente elevati. Se si utilizzassero gli HDD come storage primario, la loro latenza intrinseca causerebbe un ritardo nella fornitura dei dati rispetto alla computazione della GPU, con conseguente inattivit\u00e0 dei cicli di calcolo e un calo significativo dell'utilizzo dell'hardware. Pertanto, nei cluster di formazione, le unit\u00e0 SSD NVMe sono distribuite sia localmente sui server delle GPU che in cluster di storage condivisi. Tecnologie come RDMA e NVMe-oF sono utilizzate per creare file system paralleli, fornendo un flusso continuo di dati per i cluster 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 fase di servizio dell'inferenza<\/span><\/strong>\u00a0ha due requisiti fondamentali: bassa latenza di risposta e alta capacit\u00e0 di concurrency. Le applicazioni di modelli linguistici di grandi dimensioni e i servizi di retrieval-augmented generation (RAG) generano un gran numero di richieste di cache KV e di recupero di vettori. Questi tipi di accesso ai dati sono altamente casuali e sensibili alla latenza e devono quindi essere eseguiti su SSD. Anche i pesi del modello e i database dei vettori utilizzati per l'inferenza sono interamente distribuiti su SSD NVMe per garantire un time-to-first-token veloce e la stabilit\u00e0 complessiva del servizio. Gli HDD svolgono solo un ruolo di supporto nell'inferenza, memorizzando i log storici, le basi di conoscenza ad accesso infrequente e i file di backup; non partecipano ai servizi front-end in tempo reale.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Architettura di archiviazione a pi\u00f9 livelli<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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I data center AI maturi oggi adottano tutti un'architettura di storage a livelli. I dati vengono suddivisi in tre livelli - caldo, tiepido e freddo - in base alla frequenza di accesso e ai requisiti di prestazione, e la configurazione hardware cambia di conseguenza per bilanciare prestazioni e costi.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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