AI 관점

AI는 대용량 데이터 스토리지에 의존합니다.

차세대 AI 혁신을 위해서는 대량의 데이터를 저장하고 활성화하는 것이 매우 중요합니다.

AI의 잠재력을 극대화하려면 균형이 필요합니다.

앱 개발자는 AI 모델을 교육하고 배포하기 위해 경쟁하고 있습니다. 초점은 적절한 데이터를 찾고 컴퓨팅 성능을 높이는 데 맞춰져 있습니다. AI 모델과 응용 분야가 확산됨에 따라 이를 통해 생성될 막대한 양의 엑사바이트를 저장하는 방법을 파악하는 것이 시급한 과제가 되었습니다. AI 작업 부하를 지원하려면 AI 데이터 작업 흐름 전반에 걸쳐 중요한 메모리 및 스토리지 기술이 필요합니다. 그러나 궁극적으로 대규모 AI에는 하드 드라이브가 필요합니다.

AI는 다양한 메모리와 스토리지를 통해 가능합니다.

AI가 학습하고, 생성하고, 향상하는 데 필요한 데이터를 공급하려면 광범위한 스토리지 기술이 필요합니다. 고처리량 메모리에서 대용량 하드 드라이브에 이르기까지 모든 AI 작업 부하에 적합한 스토리지 조합을 결정하는 것은 성능, 비용 및 확장성 대한 요구 사항의 균형을 맞추는 것입니다.

대부분의 AI 데이터는 결국 하드 드라이브에 저장됩니다.

AI 컴퓨팅 클러스터는 언어 모델을 학습하고 실행하며 최적화합니다. GPU, CPU, NPU 및 TPU는 고성능 메모리 장치와 밀접하게 결합되어 극한의 계산을 위해 초당 테라바이트 및 심지어 페타바이트의 처리량을 제공합니다. 이러한 장치가 사용하고 생성하는 입력 및 출력 데이터는 네트워크로 연결된 스토리지 클러스터로 흘러가 주로 하드 드라이브에 장기 보존되어 향후 재학습, 품질 관리 및 규정 준수를 지원합니다.

세계 최대의 데이터 센터는 하드 드라이브를 선택합니다.

오늘날 가장 발전된 AI 혁신가들은 세계 최대의 하이퍼스케일 및 클라우드 데이터 센터도 운영하고 있습니다. 이러한 기업은 온라인 엑사바이트¹의 90%를 하드 드라이브에 저장합니다. 하드 드라이브가 대용량 스토리지에 제공하는 고유한 가격 대비 성능 가치를 이해하고 있기 때문입니다. SSD도 중요한 기술이지만 AI에 최적화된 아키텍처가 더 많이 배포됨에 따라 하드 드라이브가 대부분의 데이터를 계속 저장할 것입니다.

하드 드라이브가 대규모 AI에 이상적인 이유.

AI 시대의 데이터 폭발은 확장 가능한 대용량 스토리지를 요구합니다. SSD(솔리드 스테이트 드라이브)는 대기 시간이 짧은 작업 부하에 중요하지만 대규모 AI는 하드 드라이브에서 실행됩니다. 세 가지 주요 요인이 그 이유를 설명합니다.

규모의 경제.

TB당 비용 기준으로 하드 드라이브는 SSD보다 구매 효율성이 6배 더 높으므로 AI 데이터 스토리지 구축을 위한 합리적인 선택입니다.²

대규모의 엑사바이트 생산.

자본 지출 측면에서 하드 드라이브 제조는 NAND 산업보다 9배 더 효율적입니다.³

대규모의 지속 가능성.

하드 드라이브는 테라바이트당 4배 적은 작동 전력을 사용하고 SSD보다 내재 탄소가 10배 적습니다.⁴

하드 드라이브는 AI 데이터 스토리지의 중추입니다.

하드 드라이브는 전체 AI 데이터 작업 흐름을 지원하여 AI 모델을 검증하는 데 중요한 역할을 합니다.

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AI의 체크포인트

하드 드라이브는 투명하고 추적 가능한 학습 마일스톤을 저장하여 AI 신뢰성을 제공합니다.

Mozaic 3+로 기업이 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 방법.

영역 밀도, 비용 효율성 및 지속 가능성에 대한 혁신으로 AI 확장성을 이끌어 갑니다.

스토리지 및 컴퓨팅

하드 드라이브 및 SSD는 GPU, CPU, HBM 및 DRAM과 함께 AI 애플리케이션의 필수 구성 요소입니다.

Seagate의 분석, IDC의 Multi-Client Study, Cloud Infrastructure Index 2023: 100개 서비스 공급업체의 컴퓨팅 및 스토리지 소비량, 2023년 11월.
Seagate’s analysis based on Forward Insights Q323 SSD Insights, 2023년 8월; IDC Worldwide Hard Disk Drive Forecast 2022-2027, 2023년 4월, Doc. #US50568323; TRENDFOCUS SDAS 장기 전망, 2023년 8월 기반.
5년 수명 주기로 총 내재 탄소 사용.
Sara McAllister et al., “A Call for Research on Storage Emissions,” Hotcarbon.org, 2024.

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