众所周知，AI应用特别是AI训练对系统性能要求非常高。根据木桶理论，系统的性能取决于服务器或集群中表现最差的硬件。个别速度较慢的硬件，将严重拖累整个系统的性能，成为短板。
与飞速发展的算力相比，存力仍然存在诸多挑战，如存储效率无法满足系统实时性需求、数据“存不下”、设备无法匹配高要求的存储场景等。这些问题都成为制约AI大模型发展的瓶颈。
工信部等部门发布的《中国存力白皮书》指出，先进存力将成为存储发展的重要方向，可应用于更为广泛的关键场景。随着AI等应用端需求持续释放，国内数据存力发展也呈现出全场景闪存化、软硬结合、绿色可持续发展等趋势。
目前，拥有更高存储密度的QLC闪存正进一步推动闪存在企业级市场的普及和应用，驱动存储领域进入全场景闪存化阶段。作为领先的数据存储及数据管理解决方案提供商，联想凌拓在国内同时提供联想品牌及NetApp品牌存储设备、数据管理解决方案和服务，以先进存力助推千行万业高质量发展。特别是在技术创新和应用方面，联想凌拓在原有TLC全闪系列产品的基础上，面对从核心到边缘场景的海量存储数据需求，不断引领QLC闪存在行业市场的加速普及浪潮。
以联想凌拓在国内提供的联想ThinkSystem DG及NetApp AFF C两大系列全闪存储产品为例。这两大系列产品均采用了QLC闪存，可在2U空间里为客户提供1.5PB的海量空间，充分满足AI应用对容量及速度的苛刻要求。在QLC闪存加持下，最新发布的联想ThinkSystem DG系列全闪存储产品，性能较混合闪存至少有6倍的显著提升。海量的训练数据可以快速读取到AI训练集群中，让存储系统不再成为制约AI大模型应用的短板。
此外，从闪存阵列部署及应用情况统计来看，相较于混闪存储，联想ThinkSystem DG和NetApp AFF C两大系列产品最高可降低85%的电源和冷却功耗。同时，在空间利用方面，同比数据中心占地面积减少高达95%，节省了宝贵的物理空间资源。更值得一提的是，与先前采用TLC闪存技术的产品相比，成本节省达到50%。这些成果对于降低总体拥有成本（TCO）起到了决定性的作用。综合来看，以联想ThinkSystem DG和NetApp AFF C系列产品为代表的QLC全闪阵列以高效节能、空间优化及成本优势，正成为企业存储解决方案中的佼佼者。
不过，单从硬件角度来看，尽管单盘SSD全闪存储介质比传统HDD磁盘介质数据访问快100倍左右，但在实际应用场景，通过分布式存储阵列优化，传统HDD磁盘阵列的速度只比全闪阵列慢50%左右，两者在速度上相差并不明显。
真正让SSD全闪阵列性能得到充分释放的，是其背后强大的软件系统支持。联想ThinkSystem DG及NetApp AFF C系列全闪存存储都使用了独有的ONTAP数据管理软件。该软件具有直观的图形用户界面和自动化集成功能的REST API 、基于AI的预测性分析和更正操作、无中断硬件升级和跨存储导入等功能。无论是内部环境，还是混合多云环境，ONTAP都可以为企业业务提供支持、降低风险、节省时间并降低企业费用。
其中，在存储介质管理方面，ONTAP专门基于SSD特性进行全面性能优化。通过SSD控制器算法优化，完美解决SSD磨损均衡、坏块回收等问题。同时，在存储效率优化方面，ONTAP实现了重复数据删除、在线压缩、精简配置等功能，大幅提升了SSD闪存在各类应用场景中的速度。
在此基础上，针对业务中的冷数据，ONTAP的FabricPool也提供了数据分层功能，可自动将冷数据转移到云端或内部环境中成本更低的存储层。在不影响性能、效率及安全保护的前提下，ONTAP数据分层技术可将主闪存需求降低 50% 以上，为应用程序提供高性能并减少存储成本。
数据的处理速度直接决定了人工智能系统的效率。AI浪潮之下，联想凌拓将不断加大技术创新力度，通过联想和NetApp双品牌战略，为千行万业提供低时延、高性价比的存储方案和服务，满足企业IO密集型应用对存储系统的严苛要求，为AI应用持续加速。
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