從資料到決策：SSD 寫入快取為何對 AI 應用至關重要

想像一下，您是一位繁忙的上班族：每當有人給您傳送電子郵件——即使是無關緊要的任務——您必須停下手頭的工作並立即回覆。這些干擾不僅會分散您的注意力，降低您的工作效率，還會擾亂您的日程安排。沒有寫入快取，電腦會經常面臨任務中斷。

SSD 寫入快取可提升 AI 所需的 SSD 速度

自1980年代起，寫入快取一直是儲存系統的一項重要功能，¹該功能最早應用於傳統硬碟（HDD），並在 RAID 配置與企業系統中採用回寫快取（write-back）和直寫快取（write-through）等技術。回寫快取將資料臨時儲存在高速記憶體中，然後再寫入磁碟，這一過程可縮短完成寫入操作的時間，進而提升效能。

隨著固態硬碟（SSD）和現代 NAND 架構的出現，寫入快取有了顯著發展。現在，寫入快取在減少寫入放大（由於資料重組和垃圾收集等內部流程，硬碟最終寫入比使用者請求更多的資料）、在高輸入／輸出（I/O）負載下保持高吞吐量，以及支援即時資料處理方面發揮著關鍵作用。

SSD 動態寫入快取會在高速記憶體（通常為 DRAM 或 SLC 快取）中臨時儲存寫入操作，隨後再將其寫入較慢的 NAND 快閃記憶體。這一過程可加快寫入確認速度、減少延遲並提高系統回應速度——這些優勢在人工智慧（AI）等資料密集型環境中更為關鍵。與靜態或固定快取不同，動態寫入快取會根據工作負載模式即時調整快取使用，進而最佳化效能和耐用性。

有了寫入快取，AI 執行速度更快（並且更智慧）

寫入快取可最佳化 AI 的多種使用案例和優勢，包括 AI 訓練、推理延遲、大型語言模型效率以及邊緣和分散式環境。

AI 模型訓練：AI 訓練工作負載需要持續的吞吐量和最小的延遲，特別是對於大規模資料集和複雜的神經網路架構。寫入快取透過加快資料存取速度和減少延遲增強這些工作負載，最大限度地減少 I/O 瓶頸。此最佳化對於在不同儲存層級上保持效能和可擴充性至關重要。

Micron 9550 SSD 與 NVIDIA® H100 GPU 搭配使用，吞吐量提高了 60%，使圖形神經網路訓練的速度提升了 33%。這一提升還使 SSD 的能耗降低了 43%，系統總能耗降低了 29%。²

在 Unet3D 醫學圖像分割工作負載（來自 MLPerf Storage 基準測試）中，使用相同 SSD 的效能提高了 5%，平均功耗降低了 32%，相當於 SSD 能耗降低了 35%。²

推理延遲最佳化：想像一下，向語音助手提問，需要等待幾分鐘才能得到回覆。這種延遲通常由資料存取速度過慢引起。減少推理延遲對於要求即時回應的 AI 應用的成功至關重要。無論是對話式 AI、詐欺檢測還是自主決策，最大限度地減少延遲能夠確保及時、準確的輸出，並增強使用者體驗和系統可靠性。SSD 寫入快取透過加速資料存取、有效管理寫入和最佳化系統效能，在此過程中發揮至關重要的作用。

GATI 預測服務系統整合學習快取層，將現實 AI 工作負載的端到端推理延遲減少 7.69 倍。³

大型語言模型效率：GPT 和 LLaMA 等 LLM 需要高記憶體頻寬以快速有效率處理大量資料。然而，在商用或記憶體受限的硬體上執行這些模型頗具挑戰性——缺少快速儲存會導致效能瓶頸。SSD 寫入快取將頻繁存取的資料暫時儲存在高速記憶體中，進而降低延遲，確保在效能較弱的系統上也能進行推理。

M2Cache 是一種混合精度、多層級快取框架，本身利用 DRAM 和 SSD 管理大量模型參數，實現可擴充的 LLM 推理，並最小化效能降幅。⁴ 

邊緣 AI 和分散式環境：在邊緣運算中，由於硬體限制和本地化推理需求，寫入快取變得更加重要。邊緣裝置（如智慧攝像頭、輕薄筆記型電腦和車載裝置）的記憶體和處理能力通常有限，因此處理大型資料集和複雜運算具有挑戰性。快速存取本地資料以實現即時決策至關重要。快取可將頻繁存取的資料臨時儲存在更靠近邊緣的位置，進而減少延遲，提高即時資料處理和推理任務的效率。

將 Redis 作為分散式快取與 NVIDIA Triton 推理伺服器配合使用，推理吞吐量從每秒 80 次增加到 329 次，延遲從 12,680 微秒減少到 3,030 微秒——吞吐量增加了四倍，延遲減少了四倍。⁵

SSD 寫入快取助力 AI

從智慧型手機到自駕車，您會發現 AI 無處不在——其速度取決於資料存取速度。

寫入快取對 AI 的發展非常關鍵，能確保模型有效擴展並順暢運作。SSD 寫入快取對於保持高 I/O 吞吐量，實現即時邊緣智慧，提高能源效率和最佳化多代理系統效能至關重要。透過減少瓶頸、克服硬體限制、降低功耗和提供快速本地快取存取，SSD 寫入快取成為即時、高效率和可擴充的次世代 AI 系統的關鍵推動因素。

深入瞭解美光 SSD