{"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\/pt\/news\/do-ai-data-centers-use-ssd-or-hdd\/","title":{"rendered":"Os centros de dados de IA utilizam SSD ou HDD?"},"content":{"rendered":"
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Os centros de dados de IA n\u00e3o utilizam exclusivamente SSDs ou HDDs. Normalmente, eles implantam os dois tipos de unidades de maneira h\u00edbrida.<\/strong> Os SSD, com o seu excelente desempenho, lidam com as principais cargas de trabalho em opera\u00e7\u00f5es de IA que exigem alta velocidade, servindo como o principal meio para desbloquear o poder de computa\u00e7\u00e3o. Os HDD, com base na sua grande capacidade e baixo custo, assumem o armazenamento e o arquivo de grandes quantidades de dados. Os dois trabalham em conjunto para formar um sistema de armazenamento completo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Porque \u00e9 que a implementa\u00e7\u00e3o h\u00edbrida \u00e9 necess\u00e1ria<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Os centros de dados de IA adoptam a implanta\u00e7\u00e3o h\u00edbrida de SSDs e HDDs<\/span><\/a> principalmente porque os dois t\u00eam pontos fortes claramente complementares em termos de desempenho e custo. As SSD n\u00e3o t\u00eam partes m\u00f3veis e l\u00eaem e escrevem dados inteiramente atrav\u00e9s de sinais electr\u00f3nicos, o que as torna extremamente r\u00e1pidas. A sua lat\u00eancia \u00e9 normalmente medida em microssegundos e o seu desempenho de leitura\/escrita aleat\u00f3ria (IOPS<\/span><\/a>) \u00e9 centenas ou mesmo milhares de vezes superior \u00e0 dos HDD. Estas carater\u00edsticas permitem que os SSD satisfa\u00e7am os requisitos de elevada velocidade de acesso aos dados para forma\u00e7\u00e3o e infer\u00eancia de IA. Os HDD, pelo contr\u00e1rio, dependem de cabe\u00e7as magn\u00e9ticas para ler e escrever dados em discos girat\u00f3rios. Devido \u00e0 sua estrutura mec\u00e2nica, a sua lat\u00eancia \u00e9 medida em milissegundos e o seu desempenho de leitura\/escrita aleat\u00f3ria \u00e9 muito inferior ao das SSD. A sua vantagem reside no custo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Carater\u00edstica<\/th>\nSSD<\/th>\nHDD<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Princ\u00edpio de funcionamento<\/td>\nBaseado em mem\u00f3ria flash, sem partes m\u00f3veis<\/td>\nA cabe\u00e7a magn\u00e9tica l\u00ea\/escreve em discos girat\u00f3rios, com pe\u00e7as m\u00f3veis envolvidas<\/td>\n<\/tr>\n
Lat\u00eancia<\/td>\nN\u00edvel de microssegundos<\/td>\nN\u00edvel de milissegundos<\/td>\n<\/tr>\n
Desempenho de leitura\/escrita aleat\u00f3ria<\/td>\nMuito elevado (IOPS centenas de vezes superior ao HDD)<\/td>\nRelativamente baixo<\/td>\n<\/tr>\n
Custo por TB<\/td>\nAproximadamente 10 a 20 vezes mais do que o HDD<\/td>\nRelativamente baixo<\/td>\n<\/tr>\n
Capacidade m\u00e1xima por unidade<\/td>\nAtingir o n\u00edvel 128TB-245TB<\/td>\nAlcan\u00e7ando 32TB e mais (tecnologia HAMR)<\/td>\n<\/tr>\n
Efici\u00eancia energ\u00e9tica<\/td>\nPot\u00eancia por TB muito inferior \u00e0 do HDD<\/td>\nGiro cont\u00ednuo, consumo de energia relativamente mais elevado<\/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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De acordo com Dados da VDURA<\/span><\/a> a partir do primeiro trimestre de 2026, o custo por unidade de capacidade dos SSD empresariais QLC de 30 TB atingiu 22,6 vezes o dos HDD com a mesma capacidade. O pre\u00e7o das SSD empresariais TLC de 30 TB aumentou de cerca de $<\/span>3,062 <\/span>t<\/span>o sobre $<\/span><\/span><\/span><\/span>17.500 no \u00faltimo ano, enquanto os pre\u00e7os dos HDD aumentaram apenas cerca de 35% no mesmo per\u00edodo. Esta diferen\u00e7a torna as solu\u00e7\u00f5es SSD puras cada vez mais inacess\u00edveis.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A modela\u00e7\u00e3o da VDURA de uma configura\u00e7\u00e3o t\u00edpica de centro de dados mostra que, ao longo de um ciclo de vida de tr\u00eas anos, o custo total de propriedade de um sistema de armazenamento h\u00edbrido \u00e9 de aproximadamente $<\/span>7,31 milh\u00f5es, enquanto um sistema SSD puro custa aproximadamente $<\/span><\/span>31,06 milh\u00f5es. O custo a tr\u00eas anos da solu\u00e7\u00e3o h\u00edbrida \u00e9 cerca de um quarto do custo da solu\u00e7\u00e3o SSD pura. Em suma, as SSDs fornecem velocidade, enquanto os HDDs fornecem capacidade e controlo de custos. Ambos t\u00eam um valor insubstitu\u00edvel, pelo que a implementa\u00e7\u00e3o h\u00edbrida \u00e9 essencialmente uma escolha inevit\u00e1vel para os centros de dados actuais.<\/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 sele\u00e7\u00e3o de armazenamento para opera\u00e7\u00f5es centrais de IA<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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A fase de prepara\u00e7\u00e3o dos dados<\/span><\/strong>\u00a0processa os dados em bruto. Esta fase envolve principalmente leituras sequenciais em grande escala, que n\u00e3o requerem um elevado desempenho de leitura\/escrita aleat\u00f3ria, mas exigem uma capacidade significativa. A pr\u00e1tica da ind\u00fastria adopta sobretudo solu\u00e7\u00f5es de armazenamento baseadas em HDD, complementadas por alguma cache SSD para melhorar a velocidade de acesso aos dados quentes.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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A fase de treino do modelo<\/span><\/strong>\u00a0tem os requisitos de desempenho de armazenamento mais elevados. Todo o processo requer a leitura cont\u00ednua de amostras de treino maci\u00e7as e a escrita frequente de ficheiros de pontos de verifica\u00e7\u00e3o de modelos, criando exig\u00eancias de d\u00e9bito de dados extremamente elevadas. Se os HDD fossem utilizados como armazenamento prim\u00e1rio, a sua lat\u00eancia inerente faria com que o fornecimento de dados ficasse aqu\u00e9m do c\u00e1lculo da GPU, levando diretamente a ciclos de c\u00e1lculo ociosos e a uma queda significativa na utiliza\u00e7\u00e3o do hardware. Por conseguinte, em clusters de forma\u00e7\u00e3o, os SSD NVMe s\u00e3o implementados localmente em servidores GPU e em clusters de armazenamento partilhado. Tecnologias como RDMA e NVMe-oF s\u00e3o utilizadas para criar sistemas de ficheiros paralelos, fornecendo um fluxo cont\u00ednuo de dados 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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A fase de servi\u00e7o da infer\u00eancia<\/span><\/strong>\u00a0tem dois requisitos essenciais: baixa lat\u00eancia de resposta e elevada capacidade de concorr\u00eancia. As principais aplica\u00e7\u00f5es de modelos de linguagem de grande dimens\u00e3o e os servi\u00e7os de gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o (RAG) geram um grande n\u00famero de pedidos de cache KV e de recupera\u00e7\u00e3o de vectores. Esses tipos de acesso a dados s\u00e3o altamente aleat\u00f3rios e sens\u00edveis \u00e0 lat\u00eancia e, portanto, devem ser executados em SSDs. Os pesos do modelo e os bancos de dados vetoriais usados na infer\u00eancia tamb\u00e9m s\u00e3o totalmente implantados em SSDs NVMe para garantir um tempo r\u00e1pido at\u00e9 o primeiro token e a estabilidade geral do servi\u00e7o. Os HDDs desempenham apenas um papel de apoio na infer\u00eancia, armazenando registos hist\u00f3ricos, bases de dados de conhecimento acedidas com pouca frequ\u00eancia e ficheiros de c\u00f3pia de seguran\u00e7a - n\u00e3o participam em servi\u00e7os front-end em tempo real.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Arquitetura de armazenamento em v\u00e1rios n\u00edveis<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Atualmente, todos os data centers de IA maduros adotam uma arquitetura de armazenamento em camadas. Os dados s\u00e3o divididos em tr\u00eas camadas - quente, morna e fria - com base na frequ\u00eancia de acesso e nos requisitos de desempenho, e a configura\u00e7\u00e3o do hardware muda de acordo para equilibrar o desempenho e o custo.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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