在人工智能技术快速发展的当下，推理工作负载正逐渐成为数据中心的核心任务。这一趋势伴随着计算设备的持续升级而加速，从NVIDIA H100的广泛应用到DGX B200系统的部署，计算性能的提升呈现出指数级增长态势。通过对比PCIe接口各代产品的演进可以发现，从3.0到6.0版本，带宽提升幅度达到8倍，而同期GPU的浮点运算能力增幅更为惊人，达到37.5倍。更值得关注的是，过去四年间训练集群的计算能力提升了905倍，而训练数据集的规模更是扩大了2500倍。
随着大语言模型应用场景的不断拓展，推理工作负载对存储系统的要求日益严苛。模型序列长度的增加促使系统设计者采用将KV缓存持久化存储的创新方案，而非传统的刷新后重新计算方式。这种转变使得高性能存储设备成为支撑推理任务的关键组件。为应对这一需求，美光研发出了美光9550这款性能出色的SSD。其高IOP和卓越能效能够有效契合这些新兴工作负载的需求。测试数据表明，在典型推理场景下，先进SSD产品的读取速度可领先竞品15%，平均功耗降低27%，这使得SSD自身能耗下降37%，系统整体能耗减少19%。
写入性能虽然在实际推理任务中占比较小，但不同产品间的差异同样显著。实测数据显示，高性能SSD的写入速度优势可达78%，同时功耗降低22%。这意味着完成相同推理任务时，能效表现最优的产品可将存储系统能耗降低43%。这些性能突破源于对NAND制造工艺、ASIC设计、功耗管理和散热方案的全方位优化。长期专注于AI工作负载测试的经验积累，为开发面向未来需求的数据中心存储解决方案奠定了坚实基础。
验证测试采用了严谨的方法论，基于DeepSpeed ZeRO-Inference工具构建测试环境，配置包括2颗Intel Xeon Platinum处理器、大容量DDR5内存和NVIDIA专业计算卡。对比测试对象为同级别的PCIe 5.0数据中心SSD，通过850次独立测试、累计446小时的持续运行，确保了数据的可靠性和代表性。这些测试不仅验证了存储设备在当前AI工作负载中的性能表现，更为下一代产品的研发方向提供了重要参考。在计算能力持续突破的背景下，存储技术的同步演进将成为释放AI应用潜力的关键因素。
