CFMS2024存储峰会上，宜鼎国际智能周边应用事业处处长吴志清先生，带来了《AI时代启发存储全新思维》的主题演讲，与业界人士分享了存储与边缘计算，和宜鼎国际未来的策略规划。

边缘AI技术正掀起产业的转型浪潮，吴志清先生表示，AI创新正加速各垂直领域的先进技术应用，汽车、医疗、零售、金融、工业等领域纷纷引入AI技术。数据显示2023-2030年，全球AI市场规模将以37.3%的CAGR高速成长，从2023年的1970亿美元增长到2030年达到1.812万亿美元。伴随软硬件与微型AI技术的成熟，原先存于云端的数据作业，正开始转移至终端附近的边缘环境，这为边缘市场的应用创造了价值。

宜鼎：存储设备、AI平台和AI软件是AI应用落地的三要素

吴志清先生称，宜鼎过去与4000家客户一起合作了上千个AI项目，这些案例里AI应用于不同的行业市场，而多元的客户群体需要做少量多样的定制化，这也面临着极大的挑战。宜鼎经过多年打磨，概括AI应用落地的三要素，包括存储设备、AI平台和AI软件。AI模型的训练和推论，不只是GPU发挥关键作用，SSD和DRAM的性能和容量也会出现不同的结果。过程上来看，AI训练需要大量的数据集先挪至DRAM中暂存，才能再转移至GPU上运算，并将训练过程中不断迭代的最佳模型存盘至SSD。反之亦然，模型训练完成后也会先部署到边缘设备的SSD，当要使用的时候再转移至GPU内使用，过程中也会需要DRAM作暂存，甚至在GPU计算完结果后，也是在DRAM里进行绘制再输出呈现，所以理论上DRAM容量越大，训练速度也会越快。根据英伟达的架构，DRAM暂存空间需要是GPU内存的2倍，AI对DRAM的应用也会越来越多。

吴志清先生表示，DDR5将内存产品效能提升到新阶段，D5的PMIC由主板移至D5模块上，支持同步刷新的双倍bank group，和芯片级的On-die ECC。宜鼎正为AI专案提供5600MT/s的DDR5模组，在-40摄氏度到105摄氏度的极宽温环境下均适用。在模型结果部署到SSD后，多数应用是读取动作，而一旦开始训练，可能长达十几天都需要保持数据的顺畅读取。所以，AI应用中SSD固件特别需要优化读取部分，以保持高性能高持续性的读取效果。根据宜鼎国际的SSD优化，AI平均训练过程可有效减少20%的时间。另外，为确保准确的算法推论结果和用户隐私，宜鼎SSD支持TCG OPAL、ASPM和PLP断电保护、eLog-SSD事件日志等特性，利于保证端侧训练的数据完整性。

除满足硬件的基本需求外，AI训练和推理尤其看重平台效应。当端侧应用环境发生变化，客户端的需求不仅限于基础的存储功能，而是更垂直地聚焦于不同场景的专业应用，譬如MRI的防磁和低轨卫星的自我修复。吴志清先生表示，未来的存储应用思考点在于，从SSD角度如何与AI平台更好地结合。边缘AI的存储进化之路，应是由存储向应用、组件向平台的演变。从SSD产品本身优化进阶到存储系统的优化，结合不同协议不同架构不同加速方式，将存储组件与AI系统深度协同合作，让SSD能够在AI案例中有突破性的发挥和应用。宜鼎通过构建平台把存储和AI的生态系统连接起来，边端的视觉传感器让AI后续处理能够得到更精准的辨识率，通过宜鼎擅长的存储及内存产品，结合英伟达、AMD、英特尔等平台和AI加速模块，为云端远程管理众多边缘设备提供AI管理软件。

吴志清先生以充电桩和智能交通的案例，来说明存储与AI平台结合的重要性。国内目前有超过900万只充电桩，后续的维护面临相当大的挑战，通过远端驱动SSD的管理和复原能带来诸多便利。智能交通中通过影像调教和存储记录，无论环境好坏与否，都能清晰捕捉并记录道路和车辆信息，从而便于进行智能化的交通管理。吴志清先生称，宜鼎国际除了提供优质的存储产品以外，更希望从应用的角度，为客户带来更多的价值服务。通常企业的资源有限，宜鼎会协助用户针对不同场景进行软硬件整合的搭配应用。另外，人机比例也正在变化，企业倾向通过更少的人来管理更多的设备，所以通过远端平台来管理模组、设备、系统，进一步保障数据的安全性变得至关重要。

宜鼎国际正通过存储与平台的深度结合，积极打造AIoT物联应用，完成从IPC市场到IIoT垂直工控市场、AIoT工业智能物联、AI人工智能的进阶跨越，为用户创造更多的价值应用。