存储技术在AI推理中的具体应用有哪些？

存储技术在AI推理中的应用已远超传统“数据存放”角色，正深度融入推理全流程，成为提升性能、降低成本、保障实时性的关键支撑。以下是其在AI推理中的几类具体应用场景：

1.高带宽内存（HBM）：突破“内存墙”，加速大模型推理

• 应用场景：部署千亿参数大模型（如Llama 3、Qwen-Max）的推理服务器。
• 作用机制：HBM通过3D堆叠DRAM与GPU/CPU紧密集成，提供高达数TB/s的带宽（如HBM3e达1.2TB/s，HBM4预计超10TB/s），极大缓解权重加载瓶颈。
• 实际效果：英伟达Blackwell GPU搭配HBM3e后，Llama 3-70B推理吞吐量提升3倍以上，延迟降低50%。

2.CXL（Compute Express Link）内存池化：实现弹性、高效的内存扩展

• 应用场景：多租户AI云服务、动态负载变化的推理集群。
• 作用机制：CXL允许CPU/GPU通过高速互连共享远程内存资源，构建“内存池”。当单卡显存不足时，可无缝调用池化内存，避免频繁换入换出到慢速SSD。
• 实际效果：微软Azure已部署CXL内存池支持AI推理，使单节点可承载更大模型，资源利用率提升40%。

3.存内计算（Processing-in-Memory, PIM）与存算一体芯片

• 应用场景：边缘AI设备（如自动驾驶、工业机器人）、低功耗终端。
• 作用机制：将计算单元嵌入存储阵列（如SRAM或ReRAM），直接在存储位置执行矩阵乘加运算，避免数据搬运能耗。
• 代表案例：三星HBM-PIM、阿里巴巴含光800NPU均采用存算融合架构，在INT8推理任务中能效比提升5–10倍。

4.分层存储调度：智能缓存热点权重与KV Cache

• 应用场景：长上下文对话、RAG（检索增强生成）系统。
• 作用机制
  • 热数据缓存：将高频访问的模型权重或用户历史上下文缓存在DRAM或Optane持久内存中；
  • KV Cache管理：推理过程中生成的Key-Value缓存对延迟敏感，需驻留高速存储（如LPDDR5X）；
  • 冷数据下沉：低频权重或旧会话数据自动迁移至QLC SSD或对象存储。
• 优化工具：DeepSeek的Engram系统、vLLM的PagedAttention均依赖精细的存储分层策略。

5.持久化存储（NVMe SSD / CXL-attached SSD）支持模型快速加载与热切换

• 应用场景：多模型在线服务（如广告推荐、客服机器人需切换不同领域模型）。
• 作用机制：利用高性能NVMe SSD（如PCIe 5.0，读取速度14GB/s）实现秒级模型加载；结合CXL可将SSD作为“扩展内存”直接映射地址空间。
• 优势：避免GPU显存常驻多个模型造成的浪费，实现“按需加载、即时推理”。

6.新型非易失存储（如MRAM、ReRAM）赋能边缘推理

• 应用场景：物联网设备、可穿戴AI终端。
• 特点：兼具DRAM的速度与Flash的非易失性，断电不丢模型参数，启动即用。
• 进展：Everspin的STT-MRAM已用于车载AI模块，实现毫秒级唤醒与推理。

总结：存储不再是“后台”，而是AI推理系统的“神经突触”

在AI推理时代，存储技术已从被动的数据容器，演变为决定系统性能上限、能效比和部署灵活性的核心要素。未来，随着模型规模持续膨胀、推理场景日益碎片化，“以存为中心”的架构设计（Memory-Centric AI）将成为主流。谁能在HBM、CXL、存算一体、智能分层等方向取得突破，谁就将在AI推理的下一阶段占据战略制高点。