Как высокопроизводительные SSD-накопители ускоряют работу генеративного ИИ?Как выбрать SSD-накопитель: подробное руководство

Описание

• Что такое генеративный ИИ?
• Роль SSD в генеративном ИИ
• Кому нужны высокопроизводительные SSD-накопители?
• Почему традиционные устройства хранения данных больше не подходят для генеративного ИИ?
• Как выбрать SSD-накопитель, подходящий для генеративного ИИ?
• Твердотельный накопитель T-CREATE CLASSIC H514 M.2 PCIe 5.0
• Заключение

 

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ, это тип искусственного интеллекта, основанный на технологиях машинного обучения и глубокого обучения.Он обучается на огромных объемах данных, изучает языковые правила, особенности изображений и структуру контента. После чего может «генерировать» совершенно новые тексты, изображения, музыку, видео и даже программный код.

В отличие от традиционного ИИ, который генерирует единственный ответ на основе входных данных, основная ценность генеративного ИИ заключается в его «творческих способностях».Он не просто выдает фиксированные ответы на основе существующих данных, а способен создавать оригинальный и практичный контент в соответствии с потребностями пользователей. Генеративный искусственный интеллект широко применяется в таких областях, как создание контента, дизайн и производство, разработка программного обеспечения, маркетинговое планирование и образование.

 В настоящее время к часто используемым инструментам генеративного ИИ относятся:

• ChatGPT (генерация текста и диалогов)
• Gemini (мультимодальная модель ИИ)
• Perplexity (поиск и ответы на вопросы с помощью ИИ)
• Sora (генерация видео по текстовому запросу)
• Midjourney (генерация изображений с помощью ИИ)
• Copilot (помощь в программировании и офисных задачах)

 

2. Роль SSD в генеративном ИИ

Помимо топовых графических процессоров GPU, ключевую роль в приложениях генеративного искусственного интеллекта также играют твердотельные SSD-накопители.SSD-накопители большой емкости позволяют не только хранить огромные обучающие массивы данных и файлы моделей, но и эффективно снижать задержки и повышать общую эффективность обработки данных за счет механизма предварительной записи в высокоскоростной кэш с последующей пакетной записью в ячейки памяти, что обеспечивает стабильную и высокую производительность GPU.

Поэтому высокая пропускная способность, высокий IOPS и низкие задержки становятся ключевыми требованиями, необходимыми для систем хранения данных в генеративном ИИ.
 

• Высокая пропускная способность (Bandwidth): влияет на эффективность загрузки больших массивов данных и моделей.
• IOPS (количество операций ввода-вывода в секунду): влияет на плавность работы модели при выводе результатов и на качество взаимодействия в режиме реального времени.
• Низкие задержки (Latency): определяют время отклика данных, что, в свою очередь, влияет на скорость инференса модели и плавность взаимодействия в реальном времени.

 

3. Где используются высокопроизводительные SSD-накопители?

Когда рабочий процесс связан с чтением больших объемов данных и вычислениями моделей, производительность системы хранения напрямую влияет на общую эффективность и скорость отклика. Ниже приведены несколько примеров рабочих сценариев генеративного ИИ, в которых требования к производительности хранения особенно высоки:
 

Обучение больших языковых моделей (Large Language Model, LLM)

В настоящее время многие инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Bard и Bing Chat, используют большие языковые модели в качестве своей основы.В процессе обучения большие языковые модели многократно считывают огромные базы языковых данных и файлы моделей. Если система хранения данных недостаточно быстрая, GPU может простаивать в ожидании данных, что приводит к неэффективному использованию дорогостоящих вычислительных ресурсов.
Таким образом, SSD-накопители с высокой пропускной способностью, высоким показателем IOPS и низкими задержками способны обеспечивать своевременную подачу данных в оперативную память и GPU, поддерживая бесперебойный процесс обучения. Это делает их незаменимыми компонентами в инфраструктуре больших языковых моделей LLM.
 

Генерация изображений/анимации

В процессе генерации изображений и анимации системе необходимо часто загружать крупные файлы моделей и большие объемы исходных данных.Когда проект включает в себя изображения с разрешением 4K или выше, многослойные файлы или длинные последовательности кадров, операции чтения и записи данных приобретают крайне случайный и интенсивный характер.
В данном случае такие характеристики SSD, как высокий IOPS, высокая пропускная способность и низкие задержки, напрямую влияют на скорость загрузки моделей и эффективность их генерации.Если производительность системы хранения оказывается недостаточной, то это может привести к тому, что GPU будет простаивать в ожидании данных, увеличивая время обработки и снижая общую плавность всего рабочего процесса.Следовательно, высокопроизводительные SSD-накопители большой емкости являются важной основой для приложений по созданию изображений и анимации.

 

4. Почему традиционные устройства хранения данных больше не подходят для генеративного ИИ?

В системах генеративного ИИ (по мере того как масштаб моделей увеличивается от миллиардов (7 млрд) параметров до десятков, сотен миллиардов и даже до триллионов) объем данных и требования к операциям чтения и записи резко возрастают. Это предъявляет все более высокие требования к скорости хранения, числу операций ввода‑вывода в секунду (IOPS) и задержкам.
 

• Традиционные жесткие диски (HDD) используют вращающиеся магнитные пластины для чтения и записи данных, поэтому имеют высокие задержки и слабые возможности случайного доступа, из-за чего не могут удовлетворять потребностям GPU в высокоскоростном потоке данных при обучении и инференсе крупных моделей.
• Из-за ограниченной пропускной способности интерфейса и недостаточной скорости чтения и записи SATA SSD-накопители могут становиться «слабым» местом при одновременной работе с несколькими задачами или при интенсивном инференсе.

Поэтому, генеративному ИИ необходимы SSD-накопители NVMe с высокой пропускной способностью, большим числом операций ввода‑вывода в секунду (IOPS) и низкими задержками, чтобы обеспечивать непрерывную и эффективную работу GPU, быстро загружать крупные модели и наборы данных, а также поддерживать режим взаимодействия и инференс, полностью раскрывая вычислительный потенциал ИИ.

Storage Performance Comparison (Typical)
 

Storage Type	Latency	IOPS (Approx.)	Bandwidth (Approx.)
HDD	~5-10ms	~80-160 IOPS	~100-200 MB/s
SATA SSD	~0.1-0.5ms	~50K-100K IOPS	~500-550 MB/s
PCIe NVMe SSD	~0.01-0.05ms👍	~100K-1000K IOPS👍	~3000-14000 MB/s👍

 

How to Choose an SSD for Generative AI

When selecting an SSD for generative AI workloads (AI PC, AI workstation, creator workflows, or development rigs), focus on these key factors:

1. High Random Read/Write Performance (IOPS)
2. Low Latency + High Stability (consistent sustained performance)
3. High Bandwidth (fast sequential speeds for large models and datasets)
4. Large Capacity (space for datasets, checkpoints, and multiple models)
5. PCIe Interface (NVMe recommended; PCIe Gen4/Gen5 for high-end AI workflows)

 

T-CREATE CLASSIC H514 M.2 PCIe 5.0 SSD

The first Gen5 SSD in the T-CREATE creator lineup, delivering up to 14,200 / 13,500 MB/s read/write speeds.

• Up to 4TB capacity, supporting deployment of 7B to 175B-parameter large language models—ideal for editing, photo work, VFX, and 3D modeling workflows.
• Advanced 6nm controller designed to reduce read/write latency and improve overall system efficiency and platform synergy.

 

Conclusion

In the fast-growing AI era, storage has become more important than ever. Training large models, generating images and video, and running real-time search or analytics all require constant high-speed reads and writes. If storage can’t keep up, even the most powerful (and expensive) compute resources may be forced to wait—reducing overall productivity.
As a result, SSD technology continues to evolve toward higher capacity, faster performance, and better efficiency, supporting everything from single-machine workflows to large-scale data centers. With data volumes rising, SSDs are no longer optional accessories—they are a critical part of AI infrastructure. Choosing the right SSD improves data throughput, boosts system responsiveness, and builds a stable, scalable foundation for generative AI applications.