AI 데이터센터에서 SSD와 HDD는 데이터의 속도와 보관량에 따라 어떻게 나뉘어 쓰이는가?
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AI 학습 뒤에도 질문·추론 결과·이미지·영상 등 데이터가 계속 생기며, 자주 읽고 써야 하는 데이터는 SSD에, 양이 많지만 매초 꺼낼 필요가 없는 데이터는 HDD에 둔다고 설명한다. 데이터센터가 커질수록 두 저장장치가 모두 필요하다는 구조다.
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근데 사실 웨스턴디지털과 시게이트도 기술 전략이 꽤 다릅니다. 오늘은 이 세 회사에 대해서 투자자 여러분이 알아야 할 모든 것을 깔끔하게 복습, 정리하겠습니다! 사진 출처: 지디넷코리아 AI 시대에는 왜 저장장치가 중요해졌을까요? AI는 데이터를 엄청나게 먹습니다. 모델을 학습할 때 원천 데이터가 필요하고 학습이 끝난 뒤에도 사용자 질문, 추론 결과, 이미지, 영상, 데이터가 계속 생깁니다. 과거 데이터도 나중에 다시 학습에 쓸 수 있기 때문에 오래 보관해야 되구요. 결국 GPU가 아무리 빨라도 데이터를 저장할 곳이 없으면 소용이 없습니다. 자주 읽고 써야 하는 데이터는 SSD에 두고 양이 엄청나게 많지만 당장 매초 꺼낼 필요가 없는 데이터는 HDD에 둬야 하거든요. 어쨌든 AI 데이터센터가 커질수록 둘 다 필요합니다. 여기까지는 누구나 아는 이야기죠? 중요한 건 그다음부터입니다. 현재 시점에서 샌디스크, 웨스턴디지털, 시게이트의 가장 중요한 차이는 뭘까? 샌디스크는 플래시 메모리 회사, 쉽게 말하면 SSD 안에 들어가는 NAND를 만들고 기업용 SSD를 공급하는 회사입니다. AI 서버가 데이터를 빠르게 읽고 써야 할 때 이쪽이 필요합니다. AI 모델이 수십억 개의 문서와 이미지 가운데 필요한 데이터를 계속 불러와야 한다?