वेस्टर्न डिजिटल सीपीओ: अभी के लिए फ्लैश, लंबे समय के एआई स्टोरेज के लिए एचडीडी

ChainCatcher के अनुसार, वेस्टर्न डिजिटल के मुख्य उत्पाद अधिकारी अहमद शिहाब ने लिखा कि AI स्टोरेज प्रतिस्पर्धा की कुंजी केवल सबसे तेज माध्यम की खोज में नहीं है, बल्कि इस बात में है कि क्या आप किफायती लागत पर क्षमता का सतत विस्तार कर सकते हैं। उनका मानना है कि कई आर्किटेक्चर प्रारंभिक चरण में सही तरीके से काम करते हैं, लेकिन जब डेटा का आकार कुछ PB से बढ़कर सैकड़ों PB या EB तक पहुँच जाता है, तो लागत अनियंत्रित होने के कारण समस्याएँ सामने आ सकती हैं। फ्लैश स्टोरेज उच्च प्रदर्शन और कम लेटेंसी वाले स्थितियों, जैसे मॉडल वेट्स, GPU ओवरफ्लो, KV कैश और सेशन कॉन्टेक्स्ट के लिए उपयुक्त है; जबकि HDD बड़े पैमाने पर, लंबे समय तक संग्रहित किए जाने वाले और लागत-संवेदनशील डेटा, जैसे प्रशिक्षण कॉरपस, लॉग, चेकपॉइंट, कॉम्प्लायंस रिकॉर्ड, सिंथेटिक डेटा और इन्फरेंस आउटपुट के लिए अधिक उपयुक्त है। उनका सारांश है: "फ्लैश वर्तमान को संभालता है, HDD पूरे जीवनचक्र को संभालता है।" AI स्केल पर, स्टोरेज लागत स्वयं ही एक आर्किटेक्चरल समस्या बन जाती है। प्रदर्शन-उन्मुख माध्यम पर बड़ी मात्रा में डेटा को लंबे समय तक संग्रहित करने से कॉम्प्यूटिंग, नेटवर्क, बिजली और कर्मचारियों के बजट में प्रतिस्पर्धा होती है। कई बैच स्टोरेज लोड के मामले में, प्रश्न यह नहीं है कि क्या फ्लैश स्टोरेज में संग्रहित किया जा सकता है, बल्कि यह है कि क्या ग्राहक पूरी तरह से फ्लैश पर संचालन की लागत को लंबे समय तक सहन कर सकते हैं। भविष्य में AI स्टोरेज को कोई एकल प्रौद्योगिकी प्रभुत्व नहीं देगी; इसे प्रदर्शन, लागत, ऊर्जा-उपभोग, सघनता, reliability, और डेटा के जीवनचक्र केआधार पर परतदार (layered) प्रणाली के रूप में डिज़ाइन किया जाना है। उनका प्रतिबद्धता है कि यह फ्लैश vs HDD की प्रतिस्पर्धा नहीं है, बल्कि प्रारंभ से ही प्रत्येक कार्यभार (workload) के लिए सही माध्यम का मिलान करना है,अन्यथा, स्केलिंग के साथ-साथ संगठन की सततता प्रभावित हो सकती है।