文件体积惊人，而且必须用 SSD 存储，因为恢复训练时需要快速加载。 RAG 数据湖占 10% 到 15%。越来越多的企业开始把自己的知识库接入 AI 系统，这些数据需要被向量化、索引化，然后存储在高速存储里，随时准备被检索调用。 &nbs
如果把 AI 系统的存储比作人的记忆系统，那么它有四层结构，每一层都有自己的角色。 最顶层是 HBM，高带宽内存，直接焊在 GPU 上。这是最贵、最快、容量最小的那一层，专门用来存储模型权重。一颗 H100 GPU 有 90GB 的 HBM，8 颗加起来也就 800GB 左右。这就是 AI
10000 倍。 这不是危言耸听。想想 Claude 的截图分析功能，想想各种 AI 视频生成工具，想想那些正在路测的自动驾驶系统。这些应用产生的数据，不仅体积庞大，而且全都是热数据，必须随时可以被快速读取。 &nb
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