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웨스턴 디지털의 최고 제품 책임자 Ahmed Shihab는 AI 스토리지 경쟁의 핵심은 단순히 가장 빠른 매체를 추구하는 것이 아니라, 감당할 수 있는 비용으로 지속적으로 용량을 확장할 수 있는지 여부라고 밝혔습니다. 그는 많은 아키텍처가 초기에는 정상적으로 작동하지만, 데이터 규모가 수 PB에서 수백 PB 또는 EB 수준으로 증가할 때 비용이 통제 불능 상태가 되어 문제를 드러낼 수 있다고 생각합니다.플래시는 모델 가중치, GPU 오버플로우, KV 캐시 및 세션 컨텍스트와 같은 고성능, 저지연 시나리오에 적합하며; HDD는 훈련 데이터, 로그, 체크포인트, 규정 기록, 합성 데이터 및 추론 출력과 같은 대규모, 장기 보존 및 비용 민감한 데이터에 더 적합합니다. 그는 요약하길, "플래시는 현재를 처리하고, HDD는 전체 생애 주기를 처리한다"고 말했습니다.AI 규모에서는 스토리지 비용 자체가 아키텍처 문제로 부각될 것입니다. 장기적으로 대량의 데이터를 고성능 매체에 저장하면 컴퓨팅, 네트워크, 전력 및 인력 등의 예산을 압박하게 됩니다. 많은 배치 스토리지 부하에 대해 문제는 플래시가 저장할 수 있는지가 아니라, 고객이 플래시 사용에 따른 모든 비용을 장기적으로 감당할 수 있는지 여부입니다.미래의 AI 스토리지는 단일 기술이 주도하지 않을 것이며, 성능, 비용, 전력 소비, 밀도, 신뢰성 및 데이터 생애 주기에 따라 계층화된 설계를 해야 합니다. 그는 이것이 플래시와 HDD 간의 경쟁이 아니라, 처음부터 다양한 작업 부하에 적합한 매체를 매칭해야 하며, 그렇지 않으면 아키텍처가 규모가 확대된 후 비즈니스 지속 가능성에 영향을 미칠 수 있다고 강조했습니다.