Storage.AI解读：构建AI数据基础设施的开放标准

“Storage.AI的核心使命：构建跨厂商的“数据流动层”标准，实现从存储介质到GPU内存的端到端优化。”

一、AI数据瓶颈：当前生态的致命痛点

随着AI大模型训练和推理任务的爆发式增长，数据已成为整个AI系统的核心瓶颈。AI工作负载面临着前所未有的挑战：  

• 极端性能需求：TB级甚至PB级训练数据集需要毫秒级的访问延迟和百万级IOPS吞吐量，但传统存储系统难以满足高频次、小文件随机读写需求（如Checkpoint保存与加载），导致GPU/TPU资源闲置率高达30%-50%。  

• 资源约束：数据中心空间、电力与冷却系统的压力剧增，而内存容量与带宽的不足加剧了“内存墙”问题，迫使大量数据在DRAM、SSD、HDD之间频繁迁移，能耗与成本激增。  

• 架构碎片化：不同厂商的AI存储方案（如专用文件系统、定制网络协议）缺乏统一标准，导致数据孤岛、互操作性差，难以实现跨集群、跨云的高效协作。  

• 管理复杂性：AI数据管道涵盖训练、推理、持续学习等多阶段生命周期管理，涉及数据治理、版本控制、灾备等复杂流程，传统工具链效率低下。

这些挑战严重制约了AI的实际性能和普及速度，单一厂商或封闭生态无法系统性解决——行业亟需一个中立、开放的协作框架。  

二、SNIA Storage.AI：应运而生的开放协作平台

2025年8月，存储网络行业协会（SNIA）宣布启动Storage.AI开放标准项目，旨在通过中立、非专有、行业驱动的方法解决AI数据难题，优化性能、效率与成本效益。

这一举措标志着SNIA将其25年的存储标准制定经验（如NVMe、SCSI、Ceph等）延伸至AI数据领域，核心目标是：  

• 统一架构语言：定义跨硬件（存储设备、控制器、网络）、软件（文件系统、编排工具）和云环境的通用接口与规范，消除碎片化壁垒。  

• 优化数据全栈：从内存层次（如CXL技术整合）、SSD/HDD介质特性到网络传输协议（NVMe-oF、RDMA优化），建立端到端的性能模型与能效基准。  

• 推动生态协同：联合芯片厂商（AMD、Intel）、存储供应商（Dell、Pure Storage、Samsung）、网络服务商（Cisco）、云基础设施商（DDN、WEKA）及开源社区（OCP、OFA），形成开放创新联盟。  

• 解决真实痛点：聚焦AI特有的数据管理挑战（如小文件元数据瓶颈、Checkpoint快速持久化、数据主权保障），制定场景化的标准与最佳实践。

Storage.AI的本质是通过标准化接口，让存储与计算“无缝对话”，释放AI硬件的协同潜力。Storage.AI的工作围绕“优化数据流动、降低协同成本”展开，当前及未来计划聚焦四大领域：  

1. 打破数据移动壁垒：从“CPU中转”到“直接协同”

• SDXI（智能数据加速接口）：构建跨CPU、GPU、DPU的中立DMA加速通道，支持内存-内存直接拷贝与数据转换（如格式压缩、加密），无需CPU介入。例如，GPU可通过SDXI直接从SSD读取数据并完成格式转换，将数据准备时间缩短40%以上。  （万字长文｜下一代系统内存数据加速接口SDXI解读）