AI 革命的幕後功臣：MIT 新創如何打破數據儲存樽頸，釋放 GPU 全部潛力？

引言

人工智能（AI）的發展日新月異，其背後依賴海量的數據進行模型訓練與運算。然而，當所有焦點都集中在 AI 模型與算法的突破時，一個關鍵的「隱形樽頸」正限制著其潛力的完全發揮——那就是數據儲存。傳統儲存系統的設計已無法滿足 AI 時代的需求，導致運算效率低下。為此，由麻省理工學院（MIT）校友共同創辦的公司 Cloudian，正致力於提供創新的儲存解決方案，幫助企業跟上這場 AI 革命的步伐。

AI 發展面臨的儲存挑戰

傳統的數據儲存系統在設計上，主要應對來自少數用戶的簡單指令，但在 AI 時代，數以百萬計的 AI 代理（agents）需要持續、並行地存取和處理大量數據。這暴露了傳統架構的根本性問題：

數據流動緩慢： 數據在到達作為 AI 大腦的圖形處理器（GPU）之前，必須經過多個層級的傳輸，這過程產生了嚴重的延遲，拖慢了整個 AI 系統的運作速度。
數據需求巨大： Cloudian 共同創辦人 Michael Tso 指出，AI 性能的提升與數據量並非線性關係。要獲得 10% 的性能提升，可能需要 1,000 倍的數據量，這對儲存系統的管理和存取效率提出了極高的要求。

Cloudian 的解決方案：為 AI 而設的新一代儲存架構

Cloudian 開發了一個可擴展的儲存系統，透過將平行運算（parallel computing）的理念應用於數據儲存，成功解決了上述難題。其核心優勢在於：

簡化數據通路： 該系統將 AI 功能和數據整合在單一的平行處理平台上，實現了儲存與 GPU 之間的直接、高速傳輸，徹底移除了中間的瓶頸層。
創新的物件儲存（Object Storage）： Cloudian 的系統能將文件、影片、感測器數據等各種類型的資料儲存為帶有元數據的獨特「物件」，這種扁平化的文件結構非常適合管理 AI 所需的非結構化數據。
內建向量數據庫： 今年七月，Cloudian 宣布在其系統中擴展了向量數據庫功能。這意味著數據在被儲存的同時，會被即時運算成 AI 模型可直接使用的向量形式，極大地加速了推薦引擎、搜尋和 AI 助理等工具的反應速度。
與 NVIDIA 的深度合作： Cloudian 已和頂尖 AI 公司 NVIDIA 達成合作，使其儲存系統能與 NVIDIA 的 GPU 直接協同工作，進一步降低運算成本並提升 AI 操作的效率。

實際應用與深遠影響

目前，全球約有 1,000 家企業正在使用 Cloudian 的平台，從其數據中獲取更大價值。

智慧製造： 一家大型汽車製造商正利用該平台，透過 AI 分析來預測其生產線上每一台機械人需要維修保養的時間。
醫療與科研： 美國國家醫學圖書館（National Library of Medicine）用它來儲存研究文章和專利；國家癌症數據庫（National Cancer Database）則用它來儲存腫瘤的 DNA 序列。這些豐富的數據集為 AI 模型開發新療法或獲得新見解提供了基礎。
核心理念轉變： Cloudian 的成功印證了一個新趨勢：「將 AI 帶到數據端，而不是將數據帶到雲端」。由於移動龐大數據集的成本高昂且耗時，在數據的收集和儲存地附近進行 AI 的預處理和後處理，成為了更高效的策略。

結論

GPU 的出現極大地加速了 AI 的發展，但若要使其發揮最大效能，就必須以同樣驚人的速度為其提供數據。Cloudian 的創新證明，解決數據儲存這一基礎設施層面的問題，是釋放 AI 全部潛力的關鍵。隨著 AI 應用日益普及，這種專為 AI 設計、能與運算單元無縫對接的儲存架構，預計將成為未來企業不可或缺的基石，為這場技術革命提供最堅實的動力。