Global Direct Attached Artificial Intelligence (AI) Storage System Size Market, Share, and Trends Analysis Report – Visão geral da indústria e previsão para 2033

Qual é o tamanho do mercado e a taxa de crescimento do sistema de armazenamento diretamente anexado de inteligência artificial (AI)

• Em conformidade com a análise do mercado da Data Bridge Research, o mercado do sistema de armazenamento de inteligência artificial (IA) directamente ligado foi avaliado em45,54 mil milhões de dólares em 2025e é projetado para alcançar197,12 mil milhões de dólares até 2033, crescendo emCAGR de 20,10% de 2026 a 2033.
• O mercado está experimentando um crescimento consistente impulsionado pela rápida adoção de cargas de trabalho de inteligência artificial e machine learning, crescente demanda por armazenamento de alta performance e baixa latência, e pela crescente complexidade e volume de conjuntos de dados usados para treinamento e inferência de modelos de IA. Avanços em arquiteturas de armazenamento otimizadas para NVMe, PCIe e IA estão melhorando ainda mais a eficiência de processamento e transferência de dados.
• A crescente implantação de aplicações de IA entre empresas, provedores de serviços de nuvem, telecomunicações, saúde, finanças e fabricação, combinada com a expansão de computação de borda e centros de dados habilitados para IA, é uma força para as organizações adotarem soluções de armazenamento diretamente ligadas. Esses sistemas fornecem acesso de dados de alta velocidade, reduzindo a latência e os gargalos de transferência de dados, tornando-os cada vez mais adequados para treinamento de IA, aprendizado de máquina, análise em tempo real e cargas de trabalho de inferência

Tamanho e previsão do mercado

• Valor de Mercado Global (2025): USD 45,54 Bilhões
• Valor de mercado previsto (2033): USD 197,12 Bilhões
• Previsões CAGR (2026-2033): 20,10%
• Região líder em 2025: América do Norte
• Região de crescimento mais rápido: Ásia Pacífico

Quais são as principais rotas do mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial anexada direta (AI)

• A América do Norte dominou o mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente conectados com a maior parcela de receita de 34,66% em 2025, apoiado pela adoção precoce de IA, expansão de data-center de hiperescala e altos investimentos em infraestrutura de IA.
• Espera-se que a Ásia-Pacífico seja a região de crescimento mais rápido em um CAGR de 200,00% de 2026 a 2033, alimentada pela rápida adoção de IA, expansão de infraestrutura de data-centers e aumento de investimentos em toda a China, Índia, Japão e Coreia do Sul.
• O segmento de hardware liderou o mercado com 65% de participação em 2025, impulsionado pela crescente implantação de componentes de armazenamento de alto desempenho para cargas de trabalho de IA
• Software é o tipo de oferta de maior crescimento, projetado para registrar um CAGR de 27,0%, refletindo o aumento na demanda por gerenciamento inteligente de armazenamento e otimização de cargas de trabalho de IA.
• O segmento de armazenamento de blocos dominou a categoria tipo arquitetura de armazenamento com uma participação de 45% em 2025, liderada por suas características de alto desempenho e baixa latência.
• O disco rígido representou 40% do market share em 2025, preferido por empresas, provedores de serviços na nuvem e data centers de hiperescala para seu armazenamento econômico e de alta capacidade, especialmente para grandes conjuntos de dados de IA, dados de arquivo e cargas de trabalho orientadas para a capacidade.
• O segmento RAG é a categoria de aplicação de crescimento mais rápido, com um CAGR de 30,0%, impulsionado pela crescente adoção empresarial de aplicações de IA generativas que recuperam informações de repositórios de conhecimento externos.

Segmentação do mercado do sistema de armazenamento de relatórios e inteligência artificial anexada direta (AI)

Qual é a tendência chave no mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial anexada direta (AI)

• A infra-estrutura de IA está cada vez mais mudando para arquiteturas de armazenamento NVMe de alta densidade e ligação direta que colocam os dados mais próximos das GPUs, reduzindo a latência do movimento de dados e melhorando a utilização do acelerador durante treinamento intensivo e cargas de trabalho de inferência.
• Por exemplo, em maio de 2025, a Dell Technologies introduziu o Lightning File System, projetado com acesso direto à NVMe para ambientes de IA exigentes, apoiando organizações que operam clusters com mais de 16.000 GPUs ou 4 TB/s de rendimento agregado.
• Caminhos de dados diretos para GPU estão sendo cada vez mais integrados com arquiteturas de armazenamento de IA para contornar cópias desnecessárias de memória de CPU, reduzir a latência e acelerar o movimento de grandes conjuntos de dados de treinamento entre armazenamento e memória GPU.
• Os fornecedores de armazenamento também estão desenvolvendo soluções de SSD de alta densidade para acomodar conjuntos de dados de IA em expansão rápida, controlando o espaço de rack, o consumo de energia e os requisitos de resfriamento em centros de dados de IA cada vez mais densos.
• Por exemplo, em março de 2025, Solidigm revelou seu D7-PS1010 E1.S SSD corporativo refrigerado a líquido, projetado especificamente para suportar servidores de IA totalmente refrigerado a líquido e enfrentar desafios térmicos criados por infraestrutura de IA cada vez mais densa.
• Como modelos de IA, conjuntos de dados multimodais e clusters de GPU continuam se expandindo, espera-se que a adoção de armazenamento conectado direto em escala de petabyte e hiper-dense acelere, tornando o armazenamento localizado de alto rendimento um componente cada vez mais importante da infraestrutura de IA

Quais são os principais drivers do mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial anexada direta (AI)

• O rápido crescimento de IA gerativa, grandes modelos de linguagem e cargas de trabalho de aprendizado de máquina intensivas em dados está aumentando significativamente a demanda por armazenamento de alto rendimento capaz de fornecer GPUs com conjuntos de dados maciços sem criar gargalos de acesso a dados.
• Por exemplo, em janeiro de 2025, a Seagate relatou que 61% das organizações pesquisadas principalmente usando armazenamento em nuvem esperavam que seus requisitos de armazenamento aumentassem mais de 100% nos três anos seguintes, destacando os requisitos de armazenamento acelerados criados por dados gerados por IA.
• Os provedores de infraestrutura de IA estão cada vez mais integrando NVMe, armazenamento direto GPU e interfaces de alta largura de banda para melhorar a utilização de computação, reduzir a latência e reduzir os ciclos de treinamento e inferência para modelos de IA cada vez mais complexos.
• Por exemplo, em março de 2025, a NVIDIA demonstrou integrações de armazenamento GPUDirect no GTC 2025, mostrando como caminhos de dados diretos entre armazenamento e memória GPU podem reduzir o envolvimento da CPU e melhorar o desempenho da aplicação IA.
• Com a adoção de IA expandindo-se entre empresas, provedores de nuvem, saúde, finanças, fabricação e pesquisa, a necessidade de infraestrutura de armazenamento rápida, escalável e localizada continuará fortalecendo a demanda por sistemas de armazenamento de IA diretamente ligados.

Que fatores estão desafiando o crescimento do mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente anexados

• Sistemas avançados de armazenamento de IA conectados diretamente requerem SSDs NVMe de alto desempenho, infraestrutura especializada de PCIe, conectividade de alta largura de banda e resfriamento sofisticado, resultando em substancial investimento inicial e complexidade de infraestrutura.
• Por exemplo, em janeiro de 2025, o Solidigm relatou que os data centers de IA enfrentam desafios significativos de potência, pois o armazenamento para grandes conjuntos de dados de treinamento e postos de controle de modelos adiciona materialmente aos requisitos gerais de energia de infraestrutura, demonstrando a crescente carga operacional associada à implantação de armazenamento de IA.
• Esses altos custos de infraestrutura e operação podem limitar a adoção entre pequenas empresas e organizações que não possuem capital, capacidade de energia e recursos técnicos necessários para implantar ambientes densos de armazenamento de IA.
• Arquiteturas diretas também podem criar limitações de compartilhamento de dados, pois o armazenamento está fisicamente conectado a nós de computação específicos, potencialmente reduzindo a flexibilidade quando vários usuários ou aplicativos precisam de acesso simultâneo aos mesmos conjuntos de dados.
• Por exemplo, em setembro de 2025, a TrendForce relatou que a demanda de armazenamento orientada por IA estava criando graves carências em unidades de disco rígido próximas, enquanto os SSDs de alta capacidade estavam sendo cada vez mais adotados apesar de seus custos mais elevados, criando pressões de oferta e custos para a infraestrutura de armazenamento de IA.
• A combinação de altos custos de hardware, requisitos de energia e resfriamento, complexidade de infraestrutura e flexibilidade de compartilhamento de dados pode retardar a adoção, especialmente entre organizações sensíveis aos custos e implantações menores de IA.

Como é segmentado o sistema de armazenamento de inteligência artificial diretamente anexado (AI) do mercado

O mercado do sistema de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente ligado é segmentado com base na oferta, arquitetura de armazenamento, meio de armazenamento, aplicação e usuário final

• Oferecendo

Com base na oferta, o mercado do sistema de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente ligado é segmentado em hardware e software. O segmento de hardware dominou o mercado com 65% de participação em 2025, devido à crescente implantação de componentes de armazenamento de alto desempenho para cargas de trabalho de IA. O hardware inclui SSDs, controladores de armazenamento, interfaces PCIe e outros componentes necessários para fornecer dados de alta velocidade para recursos de computação de IA. A rápida expansão da infraestrutura baseada em GPU está aumentando a exigência de sistemas de armazenamento capazes de fornecer alta produtividade e baixa latência. O armazenamento baseado em NVMe é particularmente importante porque o treinamento de IA envolve operações intensivas e repetidas de acesso a dados. Aumentar os investimentos em data centers de IA e infraestrutura de computação de alto desempenho estão apoiando ainda mais a demanda de hardware.

O segmento de software é projetado para registrar o crescimento mais rápido no CAGR de 27,0% de 2026 a 2033, impulsionado pelo aumento da demanda por gerenciamento inteligente de armazenamento e otimização de cargas de trabalho de IA. O software de armazenamento permite que as organizações melhorem a colocação, monitoramento, backup, recuperação e utilização de dados na infraestrutura de IA. Os tamanhos crescentes de clusters de IA estão aumentando a complexidade de gerenciar recursos de armazenamento de forma eficiente. Armazenamento definido por software também pode ajudar as organizações a melhorar a escalabilidade e simplificar o gerenciamento de ambientes de IA cada vez mais heterogêneos. A integração com plataformas de orquestração de IA e gerenciamento automatizado de carga de trabalho está criando oportunidades adicionais para provedores de software.

• Por Arquitetura de Armazenamento

Com base na arquitetura de armazenamento, o mercado é segmentado em armazenamento de arquivos, armazenamento de objetos e armazenamento de blocos. O segmento de armazenamento de blocos dominou o mercado com 45% de participação em 2025, apoiado por suas características de alto desempenho e baixa latência. O armazenamento em bloco fornece blocos de dados endereçáveis individualmente que podem ser acessados rapidamente por aplicações intensivas em computação. Isso torna a arquitetura particularmente adequada para treinamento de IA, aprendizado de máquina, bancos de dados e computação de alto desempenho. Os modelos de IA requerem acesso repetido a grandes conjuntos de dados, tornando essencial o desempenho previsível e rápido da entrada/saída. A crescente implantação de clusters GPU está aumentando a demanda por arquiteturas de armazenamento capazes de manter alto rendimento.

O segmento de armazenamento de objetos é projetado para registrar o crescimento mais rápido em um CAGR aproximado de 25,0% de 2026 a 2033, impulsionado pelo crescimento explosivo de dados de IA não estruturados. O armazenamento de objetos pode acomodar eficientemente grandes coleções de imagens, vídeos, documentos, conjuntos de dados, arquivos de modelos e conteúdo gerado por IA. O uso crescente de IA gerativa está criando enormes repositórios de informações não estruturadas que requerem armazenamento escalável. Arquiteturas baseadas em objetos também suportam repositórios de dados em larga escala e lagos de dados de IA usados para desenvolvimento e análise de modelos. Aumentar a adoção de IA multimodal está ampliando ainda mais a quantidade e diversidade de dados que as organizações precisam reter.

• Por meio de armazenamento

Com base no meio de armazenamento, o mercado é segmentado em disco rígido e unidade de estado sólido. O segmento de disco rígido dominou o mercado com 40% de participação em 2025, principalmente porque HDDs fornecem alta capacidade de armazenamento a um custo comparativamente menor por unidade de armazenamento. Os HDDs permanecem úteis para grandes conjuntos de dados, informações de arquivo, repositórios de backup e cargas de trabalho de IA onde a latência extremamente baixa não é essencial. Sua economia favorável os torna atraentes para organizações que gerenciam volumes de dados relacionados à IA em rápida expansão. Os HDDs também podem fornecer capacidade econômica para conjuntos de dados que são acessados com menos frequência. No entanto, sua arquitetura mecânica limita o desempenho em comparação com o armazenamento baseado em flash para treinamento intensivo de IA e cargas de trabalho de inferência.

O segmento de acionamento em estado sólido é projetado para registrar o crescimento mais rápido no CAGR de 22,0% de 2026 a 2033, impulsionado por exigências crescentes de acesso de dados de alta velocidade em treinamento e inferência de IA. Os SSDs fornecem latência substancialmente menor e maior desempenho de entrada/saída do que os HDDs, tornando-os bem adequados para cargas de trabalho intensivas em GPU. Os SSDs NVMe podem fornecer largura de banda particularmente alta através de interfaces PCIe, ajudando a reduzir gargalos de transferência de dados entre recursos de armazenamento e computação. A complexidade crescente de grandes modelos de IA está aumentando a necessidade de carregamento rápido de conjuntos de dados, parâmetros do modelo e postos de controle. SSDs empresariais de maior capacidade também estão tornando o armazenamento flash cada vez mais prático para infraestrutura de IA em larga escala.

• Por Aplicação

Com base na aplicação, o mercado é segmentado em aprendizado de máquina, IA, aprendizagem profunda, análise de dados, big data, treinamento LLM e ajuste fino, RAG e IA de borda. O segmento de treinamento e ajuste fino da LLM dominou o mercado com 35% de participação em 2025, apoiado pela rápida expansão da IA geradora e desenvolvimento de modelos de fundação. Modelos de linguagem grandes requerem enormes conjuntos de dados e repetidas operações de leitura e gravação de alta velocidade durante o treinamento. O armazenamento direto permite que os dados permaneçam próximos dos recursos de computação intensivos em GPU, ajudando a reduzir os gargalos de movimento de dados. O controle do modelo também gera tráfego de armazenamento substancial durante longos ciclos de treinamento. O crescente desenvolvimento de LLMs proprietárias e específicas de domínio está criando demanda adicional para armazenamento de alto desempenho.

O segmento RAG é projetado para registrar o crescimento mais rápido no CAGR de 30,0% de 2026 a 2033, impulsionado pela crescente adoção empresarial de aplicações de IA generativas que recuperam informações de repositórios de conhecimento externos. Os sistemas RAG dependem da rápida recuperação de documentos, incorporações, dados vetoriais e outras informações antes de gerar respostas. Armazenamento de alto desempenho pode ajudar a reduzir a latência do acesso de dados em repositórios de conhecimento de IA mantidos localmente. As empresas estão cada vez mais aplicando RAG ao suporte ao cliente, gestão interna do conhecimento, pesquisa, análise de documentos e pesquisa empresarial. A adoção crescente de modelos de IA privados e específicos de domínio está aumentando ainda mais a necessidade de conjuntos de dados proprietários rapidamente acessíveis.

• Por Usuário Final

Com base no utilizador final, o mercado é segmentado em empresas, organismos governamentais, prestadores de serviços em nuvem e empresas de telecomunicações. O segmento de empresas dominou o mercado com 50% de participação em 2025, refletindo o aumento dos investimentos em infraestrutura dedicada de IA em várias indústrias. As empresas estão implementando IA para análise, automação, aplicativos de clientes, segurança cibernética, desenvolvimento de produtos e inteligência empresarial. O armazenamento direto fornece acesso local de alta velocidade a conjuntos de dados proprietários, minimizando os atrasos de transferência de dados relacionados à rede. Grandes organizações são particularmente ativas na implantação de ambientes privados de IA e clusters de computação de alto desempenho. A adoção crescente de IA generativa em serviços financeiros, saúde, fabricação, varejo e mídia está fortalecendo ainda mais a demanda empresarial.

O segmento de provedores de serviços de nuvem é projetado para registrar o crescimento mais rápido no CAGR de 26,0% de 2026 para 2033, impulsionado pela expansão rápida da infraestrutura de nuvem focada em IA e plataformas GPU-as-a-service. Os provedores de nuvem exigem armazenamento de alto desempenho capaz de fornecer grandes clusters de GPU com dados em velocidades suficientes. Arquiteturas diretas podem reduzir a latência de armazenamento e melhorar a utilização do acelerador em ambientes intensivos de treinamento e inferência de IA. A expansão dos serviços de IA gerativos está incentivando os provedores de nuvem a construir infraestrutura GPU cada vez mais densa, criando requisitos de armazenamento correspondentes. As empresas em nuvem também estão desenvolvendo infraestrutura especializada para apoiar modelos de fundação, plataformas de IA empresariais e serviços de aprendizado de máquina.

Qual é a região que detém a maior parte do mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial anexada direta (AI)

• A América do Norte dominou o mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente conectados com a maior parcela de receita de 34,66% em 2025, apoiado pela adoção precoce de IA, expansão de data-center de hiperescala e altos investimentos em infraestrutura de IA.
• A região também se beneficia da presença de fornecedores líderes de serviços de nuvem, empresas de tecnologia de IA, instituições de pesquisa e um ecossistema de data center maduro. Alta adoção de cargas de trabalho de IA que exigem armazenamento de baixa latência e alta produtividade, juntamente com contínua expansão de data centers de IA e infraestrutura de GPU, fortalece ainda mais a posição de liderança da América do Norte no mercado global.

Inteligência Artificial Anexada Direta dos EUA (AI)

O mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) dos EUA está testemunhando um forte crescimento devido ao aumento dos investimentos em data centers de IA, infraestrutura de computação de alto desempenho e tecnologias avançadas de armazenamento. A concentração do país de fornecedores de nuvem de hiperescala líderes, empresas de IA e desenvolvedores de tecnologia, juntamente com a adoção crescente de sistemas de armazenamento baseados em NVMe e otimizados por GPU, está impulsionando a demanda através de aplicativos empresariais, de nuvem e de pesquisa. Além disso, a crescente implantação de grandes modelos de linguagem e cargas de trabalho de IA intensivas em dados está acelerando a necessidade de soluções de armazenamento de alta produtividade e baixa latência.

Asia-Pacific Direct Anexed Artificial Intelligence (AI) Storage System Market Insight

Espera-se que o mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) anexado diretamente à Ásia-Pacífico testemunhe rápido crescimento, impulsionado pelo aumento da adoção de IA, expansão da infraestrutura de data center e aumento dos investimentos em computação de alto desempenho em países como China, Japão e Índia. A crescente demanda por soluções de armazenamento localizadas de baixa latência, o aumento da implantação de cargas de trabalho de IA e o apoio do governo à infraestrutura de IA estão apoiando a expansão regional do mercado. Além disso, o rápido desenvolvimento de serviços de nuvem, computação de borda e centros de dados focados em IA está acelerando a adoção de sistemas de armazenamento conectados diretamente entre empresas e fornecedores de tecnologia.

Inteligência Artificial Anexada Directamente ao Japão (AI)

O mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) anexado diretamente ao Japão está testemunhando um crescimento consistente devido ao aumento dos investimentos em infraestrutura de IA, data centers e tecnologias avançadas de computação. Empresas, empresas de tecnologia e instituições de pesquisa estão adotando cada vez mais sistemas de armazenamento de alto desempenho para apoiar treinamento de modelos de IA, análise de dados e outras cargas de trabalho intensivas de dados. Além disso, o aumento da integração de armazenamento baseado em NVMe, computação acelerada por GPU e infraestrutura de IA localizada está contribuindo ainda mais para o crescimento do mercado no Japão.

China Direct Attached Artificial Intelligence (AI) Storage System Market Insight

O mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente ligado à China está crescendo rapidamente, impulsionado pelo aumento da adoção de IA, expansão da infraestrutura de data center e aumento da demanda por capacidades de processamento de dados de alta velocidade. A crescente implantação de aplicativos habilitados para IA nos setores de tecnologia, financeira, manufatura e telecomunicações está aumentando significativamente a demanda por plataformas de armazenamento de baixa latência. Além disso, crescentes investimentos em infraestrutura doméstica de IA, computação em nuvem e tecnologias de armazenamento localizadas estão posicionando a China como um dos mercados de crescimento mais rápido para sistemas de armazenamento de IA diretamente ligados globalmente.

Informações sobre o mercado do sistema de armazenamento diretamente anexado ao Reino Unido

O mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente ligado ao Reino Unido está experimentando crescimento constante, apoiado pelo aumento dos investimentos em infraestrutura de IA, computação em nuvem e tecnologias avançadas de data center. A adoção crescente de soluções de armazenamento de alto desempenho por empresas, provedores de serviços na nuvem e organizações de pesquisa está contribuindo para a expansão do mercado. Além disso, a crescente demanda por infraestrutura de dados segura, de alta velocidade e de baixa latência, juntamente com o aumento das cargas de trabalho de IA e análise de dados, está fortalecendo a posição do Reino Unido como um mercado europeu chave para sistemas de armazenamento de IA diretamente ligados.

Alemanha Direct Anexed Artificial Intelligence (AI) Storage System Market Insight

O mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente ligado à Alemanha está se expandindo constantemente devido à forte base industrial do país, ecossistema de data center avançado e crescente adoção de tecnologias de IA. Empresas, empresas de tecnologia e instituições de pesquisa estão cada vez mais utilizando sistemas de armazenamento de alto desempenho para treinamento de IA, análise de dados e outras aplicações computacionalmente intensivas. Investimentos contínuos em infraestrutura de IA, serviços de nuvem e armazenamento de NVMe de alta velocidade, juntamente com o forte foco da Alemanha na transformação digital e soberania de dados, estão impulsionando o crescimento do mercado.

Quais são as principais empresas no mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial anexada direta (AI)

A indústria de sistemas de armazenamento de inteligência artificial (AI) diretamente ligados é liderada principalmente por empresas bem estabelecidas, incluindo:

• Dell Inc.. (EUA)
• NVIDIA Corporation(EUA)
• Micron Technology, Inc.. (EUA)
• Tecnologia Seagate LLC(EUA)
• NetApp, Inc. (EUA)
• Lenovo (China)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (EUA)
• IBM Corporation (EUA)
• Super Micro Computer, Inc. (EUA)
• Western Digital Corporation (EUA)
• KIOXIA Corporation (Japão)
• SAMSUNG (Coreia do Sul)
• SK Hynix Inc. (Coreia do Sul)
• VAST Data (EUA)
• Pure Storage, Inc. (EUA)
• DDN (EUA)
• WekaIO (EUA)
• Qumulo, Inc. (EUA)
• Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
• Hitachi Vantara LLC (EUA)

Quais são as últimas evoluções no mercado de sistemas de armazenamento de inteligência artificial anexada direta (AI)

• Em maio de 2025, a Dell Technologies anunciou o Project Lightning, um novo sistema de arquivos paralelos de alto desempenho projetado para acelerar cargas de trabalho de IA em larga escala. A solução foi relatada para entregar até duas vezes maior rendimento do que sistemas de arquivos paralelos concorrentes nos testes da Dell e foi projetada para reduzir gargalos de armazenamento durante o treinamento do modelo de IA. O Project Lightning oferece acesso de alto desempenho ao armazenamento para fluxos de trabalho complexos de IA e suporta ambientes que requerem processamento de dados em larga escala. Este lançamento reforça o foco da Dell em tecnologias de armazenamento projetadas para treinamento de IA exigente e ambientes de inferência.
• Em março de 2025, a Solidigm revelou um dos primeiros SSDs empresariais do mundo refrigerados a líquidos para implantações de IA na GTC AI Conference. O SSD D7-PS1010 E1.S combina o armazenamento de PCIe de classe empresarial com a tecnologia de refrigeração a frio para atender às crescentes demandas térmicas de servidores de IA de alta densidade. A tecnologia é projetada para eliminar a necessidade de ventiladores convencionais de dispositivo de armazenamento e suportar futuras arquiteturas de servidores de IA totalmente refrigerados a líquido. Ele também fortalece o papel de SSDs de alto desempenho em ambientes de armazenamento de IA conectados diretamente.
• Em outubro de 2024, a NVIDIA anunciou uma nova solução JBOF com alimentação BlueField da Supermicro para otimizar o armazenamento de IA. A solução usa DPUs NVIDIA BlueField dentro de uma arquitetura de apenas um bunch-of-flash (JBOF) e pode ser implantada como armazenamento conectado direto ou como armazenamento de arquivos e objetos em rede. A abordagem baseada em DPU permite que o processamento de armazenamento seja afastado da CPU, ajudando a melhorar a eficiência do movimento de dados para cargas de trabalho de IA. O desenvolvimento reflete a adoção crescente de arquiteturas de armazenamento acelerado que conectam o armazenamento flash de alto desempenho de forma mais eficiente com a infraestrutura de computação de IA.
• Em maio de 2023, a Micron lançou o 6500 ION data center de alta capacidade SSD para atender aos crescentes requisitos de armazenamento e desempenho de lagos de dados de IA e outras cargas de trabalho exigentes. O SSD usa tecnologia NAND de 232 camadas e fornece armazenamento NVMe de alta capacidade projetado para implantações em larga escala de data center. Micron destacou a sua adequação para os lagos de dados de IA e relatou melhorias significativas de desempenho entre objetos-armazenamento e cargas de trabalho de banco de dados. O lançamento demonstra a mudança crescente para SSDs NVMe de alta capacidade capazes de suportar os conjuntos de dados em expansão gerados por aplicações de IA.
• Em novembro de 2021, a NVIDIA introduziu a Magnum IO GPUDirect Storage como uma tecnologia para racionalizar o movimento de dados entre armazenamento e memória GPU. O armazenamento GPUDirect permite transferências de dados diretas entre NVMe local ou armazenamento remoto e memória GPU enquanto contorna cópias desnecessárias através da memória CPU. Esta arquitetura reduz a latência e a utilização de CPU, melhorando o movimento de dados em IA baseada em GPU e cargas de trabalho de computação de alto desempenho. O desenvolvimento estabeleceu uma importante base tecnológica para modernas arquiteturas de armazenamento de IA que requerem acesso de alta produtividade e baixa latência à carga de trabalho da GPU

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