展望2026存储产业趋势：SSD将成AI性能提升关键
AI和高性能计算的发展，正迎来关键转折点。业界仍在孜孜不倦地追求GPU的强大性能，在这种情况下，存储解决方案必须紧跟步伐，应对日益先进的计算工作负载所带来的独特挑战。
行业的叙事重点已然转变。在下一代系统中，存储效率成为了衡量系统整体性能的重要因素。从增强的SSD架构到液冷技术的兴起，存储技术的进步将贯穿2026年和未来，并重新定义数据的访问和管理方式。
为 帮助行 业应对 上述 转 型， Solidigm 总结 了当前重塑 AI 数据存 储 格局的三大 趋势 。
趋势一：存储的发展必须与GPU算力齐头并进
当 GPU 变 得 日益 强劲 ，存 储 的效率需要 相 应 提升，在更高的性能要求与更低的功耗之 间 取得平衡。 Solidigm 工程 经 理 Hardeep Singh 表示 ： “功耗 至关重要 。 GPU 功耗的攀升， 要求 存 储 必 须变 得更高效， 用 较 低 的 功耗 维 持高性能 。 ” 这给 服 务 器内部和整个集群 带 来了 很多 的存 储 挑 战 。
在服 务 器内部， GPU 算力的持 续 增 长 让 存 储的 性能瓶 颈 愈 发 凸 显 。 原因有以下几点 ：首先， 现 代加速器消耗数据的速度 超 过 了 传统 NVMe SSD 的数据供 给 速度。在 存 储 路径无法 满 足 GPU 数据需求的 环节 ，将不可避免地带来 系 统 性能的降低。
Solidigm 的 AI 专 家 们 表示， 这 一挑 战 在集群 层 面会 进 一步加 剧 ： 为 数千个 GPU 供 给 数据，需要大 规 模的 SSD 集群。 这 些集群 需要 能 够 提供***高的并行性，在 读 取密集型的 AI 工作 负载 下 实现 出色 的磨 损 均衡， 并且在 QoS 不会下降 的前提下 保持 性能的 稳 定 。
遗 憾的是，存 储 并不 是***的瓶 颈 。 范 围 、 规 模以及与主机系 统 的交互都将受到 类 似影响。确保内部和外部网 络 能高效地将数据从存 储 端 传输 到 计 算 资 源将 *** 重要。
克服 这 些障碍 的 方法 ，在于存 储 解决方案的 规 模与 扩 展能力。 我 们 应该 不 只 关注 单 个 驱动 器的速度， 还应该 关注 能 够 驾驭 强 大 GPU 需求的解决方案 级 能力。如前所述， 相 较 于 计 算能力， 存 储 效率 才是 系 统 性能的决定性因素。
谈 及***近 发 布的 NVIDIA 推理上下文记忆存储平台 （ ICMSP ）， Solidigm AI 与生 态 系 统营销总监 Ace Stryker 剖析道： “ 多年来，模型 训练 数据的激增吸引了 大量的 目光，但真正的爆 发 其 实发 生在 由 RAG 数据与 KV 缓 存（模型用于 记忆 用 户 交互的上下文） 等 趋势驱动 的 AI 推理端 。 ” 他 补 充 说 ， NVIDIA 的 发 布印 证 了 这 一点 。 Solidigm 凭借其 领 先的 产 品、 稳 固的伙伴关系和深厚的技 术积 淀，已准 备 好引 领这场变 革。
Ace Stryker 表示：“ 显 而易 见 ， 通 过 GPU 内存来管理 所有内容是天方夜 谭 ，而高性能 SSD 是正确的解决方案 。 ”
趋势二：专用AI SSD演进，以满足AI存储需求
为 支撑 AI 所需的海量吞吐， SSD 从被 动 的存 储设备 演 变为 了 主 动 的 计 算参与者。 SSD 架构 正在 经历 着 深刻 变 革 ，包括：
-
深度并行 ： 重新 设计 控制器 ， 为 ***高的随机 读 取 IOPS 服 务 ，同 时 降低 尾延 迟 峰 值 ，避免 AI 训练 停滞 。
-
精 简 堆 栈 ： 进 一步精 简 PCIe 和 NVMe 堆 栈 ， 在 数据路径中 降低 每微秒的延 迟 。
-
更智能的固件： 先 进 的 遥 测 和数据放置算法能 够预 取数据，并将其精确地 部署 在 GPU 需要的地方。
存 储 架构的演 进还 体 现 在其利用 SSD 不同特性的方式上。 Solidigm 领导 力叙事与技 术 布道 总监 Scott Shadley 指出， SSD 一 贯 的 低延 迟 性能 ，能 够应对 持 续 增 长 的数据 访问 需求 ， 而将数据从 HDD 迁移至 SSD ， 则为实时 AI 应 用提供了数据可用性保障。 随着 SSD 逐 渐转变为 AI 专 用 驱动 器 ， SSD 的角色将不再局限于存 储 ，而更像一种高 带宽 的内存 扩 展。
趋势三：液冷存储的兴起
我 们预见 ， 2026 年***重大的物理形 态变 革，将是向无 风 扇的液冷服 务 器 环 境的 过 渡。正如 Solidigm AI 与 领导 力 营销 高 级总监 Roger Corell 所 说 ， 对 于功率密度日益增高的 环 境而言，高效的 散 热 管理至关重要；而在散 热 效率上，液冷比 风 冷要高出一个数量 级 。 Solidigm 团队 与 NVIDIA 率先推出了采用 单 面冷板技 术 的液冷 eSSD ， 这 一合作是 一个很好 的 范例。
这 一物理形 态 转变 的背后，有两大 驱动 力： 其一，当 GPU/CPU 采用液冷后， 传统风 扇便失去了存在的必要；其二，随着存 储 功耗与性能的同步 上升 ， 传统风 冷已力不从心。
液冷的采用，消除了服 务 器 设计 对 于 风 冷 的依 赖 。 这 使得 SSD 能在 维 持同等尺寸的前提下， 释 放出更高的持 续 性能。 Solidigm AI 市 场赋 能与合作高 级总监 Avi Shetty 表示 ： “ 借助 远 超 风 冷 的散 热 效率，液冷技 术 让 存 储 能 够 从容 应对 下一代 AI 系 统 在散 热 与密度上的 严 苛 要求。 ”
借助全液冷的解决方案， 我 们 得以 摆 脱 传统风 扇散 热 的束 缚 ，从而更好地 优 化系 统设计 。 这 一 改 变 赋 予了 设计 更高的自由度，催生了密度更高的服 务 器形 态 ，并加速了 SSD 从 U.2 等 传统规 格向 EDSFF 等新形 态 的 过 渡。
SSD：AI的核心赋能者
展望 2026 年 和未来 ，曾 经 算力 为 王的 AI 时 代 开始 迈 向一个更加均衡、整体的基 础设 施新范式。衡量一个系 统 性能的，不 仅仅 是 GPU 每秒万 亿 次的浮点运算，更是数据供 给 的效率。
Solidigm 关注的重点 从未改 变 ： 我 们 专 注于那些足以重塑 AI 数据存 储 及未来格局的开拓性理念与 创 新。我 们 期待与您携手，共同 迈 向一个 存 储 扮演 AI 工作流程中 主 动 、智能参与者 角色 的未来。
Solidigm 是企业数据存储领域的***。凭借数十年的产品领导力和技术创新力， Solidigm 正与客户携手推动业务转型，共同迈向以数据为中心的未来。 Solidigm 在打造创新产品和助力客户成功等领域处于长期***地位，借助从核心数据中心到边缘的强大端到端 产品，为 AI 等前沿领域的发展提供有力支持。 Solidigm 是 SK 海力士的独立子公司，总部位于美国加州兰乔科尔多瓦，业务遍及全球。如欲了解有关 Solidigm 的更多信息，请访问 [ https://solidigm.com ] ，或关注微信公众号 [SolidigmChina] 。
∨
本文提及的所有产品、计算机系统、日期和数据都是基于当前预期的初步设计，如有更改，恕不另行通知。
硬件、软件或配置上的差异会影响实际性能。
Solidigm 对非 Solidigm 产品的优化可能无法达到对 Solidigm 编译器或其他产品的优化程度。
Solidigm 技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。
本文中的***内容均不构成***明示或默示的***。
本文档中描述的产品可能会存在如 “ 勘误表 ” 类的设计缺陷或微小误差，这可能会导致实际规格偏离上文描述。***情况可承索提供。
在不同情况下，您的成本和结果可能会不同。
© Solidigm. “Solidigm” 是 SK hynix NAND Product Solutions Corp (d/b/a Solidigm) 的商标。其他名称和品牌可能属于他方资产。
成都科汇科技有限公司 （ 存储产品 超20年 专业经销商）
地址：成都市人民南路四段1号时代数码大厦18FA5
电话：400-028-1235
手机：180 8195 0517 （微信同号）
