AI服务器通常采用哪些类型的存储器？

AI服务器使用的存储器主要是高速、大容量的DRAM（动态随机存取存储器）和SSD（固态硬盘）。DRAM用于快速数据访问，而SSD提供持久的数据存储，两者共同满足AI处理大量数据的需求。

随着AI技术的不断进步，AI服务器的需求在近年来急剧增加，特别是在处理大数据和复杂计算方面，AI服务器对存储器的要求不仅包括高速度也包括大容量，以及高效的数据处理能力，本文将详细解析AI服务器使用的存储器类型及其特性。

（图片来源网络，侵删）

1、硬盘存储

机械硬盘（HDD）：传统的机械硬盘主要通过马达、盘片和磁头摇臂等机械部件进行数据读写，虽然它在容量上有所提升，但受限于其物理结构，读写速度较慢，且耗电量大，稳定性和抗震性较差，在需要快速数据处理的AI服务器中，HDD的使用逐渐减少。

固态硬盘（SSD）：与HDD相比，SSD没有机械部件，由主控芯片、内存芯片和固件算法组成，SSD在读写速度、功耗、稳定性及耐震耐低温方面具有明显优势，特别是NVMe SSD，其通过PCIe接口连接，提供极高的传输速度和更低的延迟，适合需要高速数据处理的AI推理和训练服务器使用。

2、随机存取存储器（RAM）

动态随机存取存储器（DRAM）：DRAM主要用于CPU的内存，能支持高速的数据读写操作，AI服务器中的DRAM容量远高于普通服务器，英伟达的训练型AI服务器CPU DRAM容量可高达2TB，这样的高容量设置可以更好地满足AI模型在训练时对大量数据的迅速处理需求。

图形随机存取存储器（GRAM）：GRAM或称HBM（High Bandwidth Memory），是专为GPU设计的高性能内存解决方案，它支持更宽的内存接口，拥有更高的带宽和更低的能耗，单个GPU搭载的HBM存储器容量可达80GB以上，使得AI服务器能够更快地处理图像处理和深度学习任务。

3、新兴存储技术

（图片来源网络，侵删）

三维 XPoint（3D XPoint）：3D XPoint是英特尔和美光共同研发的一种非挥发性内存技术，旨在填补传统存储技术如DRAM和NAND Flash之间的性能差距，它的读写速度接近DRAM，但具有非挥发性特征和更高的存储密度，非常适合作为AI服务器的缓存层或持久存储使用。

AI服务器中使用的存储器种类多样，每种类型的存储器都有其独特的优点和应用场景，硬盘存储如SSD和HDD仍是数据长期存储的首选；而DRAM和GRAM则提供了必要的高速暂存空间以加速AI模型的训练和推理过程，新兴的存储技术如3D XPoint展示了未来存储技术的发展方向，为AI服务器带来更高效、更经济的存储解决方案。

（图片来源网络，侵删）