AI đang thay đổi ngành lưu trữ dữ liệu như thế nào trong năm 2026?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cách doanh nghiệp thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Nếu trước đây hạ tầng máy chủ chủ yếu được xây dựng xoay quanh CPU, RAM và hệ thống lưu trữ truyền thống, thì các workload AI hiện nay đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ hơn giữa GPU, bộ nhớ, SSD, HDD, mạng tốc độ cao và hệ thống làm mát.

Theo Gartner, sự mở rộng của workload AI và nhu cầu tính toán hiệu năng cao đang thúc đẩy các doanh nghiệp và nhà cung cấp hạ tầng mở rộng năng lực server, networking và storage.

Điều này khiến lưu trữ không còn đơn thuần là nơi “để dữ liệu”, mà trở thành một thành phần trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu quả của toàn bộ hệ thống AI.

AI tạo ra nhu cầu lưu trữ dữ liệu lớn hơn

Một hệ thống AI có thể phải làm việc với lượng dữ liệu rất lớn trước khi tạo ra kết quả. Dữ liệu huấn luyện có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, dữ liệu cảm biến hoặc dữ liệu doanh nghiệp.

Trong quá trình này, dữ liệu phải liên tục được đọc từ hệ thống lưu trữ, xử lý và đưa đến các bộ tăng tốc như GPU. Vì vậy, nếu tốc độ cung cấp dữ liệu không theo kịp năng lực xử lý, GPU có thể không được khai thác hết khả năng.

NVIDIA cũng mô tả hạ tầng AI theo hướng tích hợp nhiều lớp gồm compute, storage, networking, power và cooling, thay vì chỉ tập trung vào GPU.

Đây chính là lý do các hệ thống AI hiện đại ngày càng quan tâm đến SSD NVMe tốc độ cao, bộ nhớ dung lượng lớn và mạng tốc độ cao.

SSD trở thành tầng lưu trữ quan trọng trong hạ tầng AI

Trong môi trường AI, tốc độ truy xuất dữ liệu có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả xử lý. SSD, đặc biệt là NVMe SSD, có lợi thế về độ trễ và khả năng xử lý nhiều tác vụ truy xuất đồng thời so với HDD truyền thống.

Các hệ thống hiệu năng cao có thể sử dụng SSD cho những dữ liệu cần truy cập thường xuyên, dữ liệu tạm thời, cache hoặc các workload yêu cầu tốc độ cao.

Chẳng hạn, website hiện có Samsung 9100 PRO 1TB M.2 NVMe, sử dụng PCIe 5.0 x4 và NVMe 2.0, với tốc độ đọc công bố lên đến 14.700 MB/s. Đây là ví dụ rõ ràng cho xu hướng SSD ngày càng hướng tới các workload cần băng thông lưu trữ cao.

Enterprise SSD đáp ứng nhu cầu hoạt động liên tục

Không phải workload AI nào cũng phù hợp với SSD dành cho máy tính cá nhân. Khi triển khai trong server hoặc Data Center, doanh nghiệp còn phải quan tâm đến độ bền, độ ổn định, khả năng hoạt động liên tục và khả năng đáp ứng workload dài hạn.

Đây là lý do Enterprise SSD trở thành một lớp lưu trữ quan trọng trong hệ thống máy chủ.

Ví dụ, website hiện có dòng Micron 5200 MAX 1920GB, sử dụng giao tiếp SATA 6Gb/s và được định vị cho môi trường doanh nghiệp.

Tùy kiến trúc hệ thống, Enterprise SSD có thể đảm nhiệm các lớp dữ liệu cần tốc độ truy xuất ổn định, database, máy ảo, cache hoặc các workload server chuyên nghiệp.

HDD vẫn giữ vai trò quan trọng trong kỷ nguyên AI

AI phát triển không có nghĩa HDD sẽ biến mất.

Ngược lại, khi lượng dữ liệu tăng lên, nhu cầu lưu trữ dung lượng lớn với chi phí hợp lý vẫn rất quan trọng. HDD có thể được sử dụng cho dữ liệu ít truy cập thường xuyên, dữ liệu lưu trữ dài hạn, backup, archive hoặc các kho dữ liệu lớn.

Trong hệ thống NAS và server, các dòng HDD chuyên dụng như Seagate IronWolf được thiết kế cho môi trường nhiều ổ đĩa và hoạt động liên tục. Chẳng hạn, website đang có Seagate IronWolf 14TB, SATA 6Gb/s, 7.200 RPM và hỗ trợ NAS nhiều khay.

Điều này cho thấy hạ tầng lưu trữ cho AI không nhất thiết phải lựa chọn giữa SSD và HDD. Thay vào đó, doanh nghiệp có thể xây dựng kiến trúc nhiều tầng: SSD đảm nhận dữ liệu cần tốc độ cao, còn HDD cung cấp dung lượng lớn cho dữ liệu dài hạn.

AI cần nhiều hơn GPU

Một quan niệm phổ biến là muốn xây dựng hệ thống AI chỉ cần đầu tư GPU mạnh. Tuy nhiên, GPU chỉ là một phần của toàn bộ hạ tầng.

Để GPU hoạt động hiệu quả, hệ thống còn cần CPU, RAM, storage và network phù hợp. NVIDIA hiện cũng chia hạ tầng AI thành các nhóm compute, networking, storage và management trong kiến trúc Data Center AI.

RAM đảm nhiệm vai trò cung cấp không gian làm việc cho hệ điều hành, ứng dụng và quá trình xử lý dữ liệu. Trong khi đó, storage chịu trách nhiệm cung cấp dữ liệu với tốc độ phù hợp cho hệ thống.

Networking cũng trở thành yếu tố quyết định

Khi AI được triển khai trên nhiều GPU hoặc nhiều server, dữ liệu không chỉ di chuyển giữa CPU và storage mà còn phải di chuyển giữa các node.

Google cho biết mạng lưới phục vụ AI cần đáp ứng những yêu cầu đặc biệt về băng thông, quy mô và hiệu năng, bao gồm cả kết nối trong Data Center và giữa các Data Center.

 Điều này tạo ra một hệ thống có tính liên kết cao:

Storage → Network → RAM → CPU/GPU → Network → Storage

Nếu một thành phần chậm hơn đáng kể so với các thành phần còn lại, nó có thể trở thành điểm nghẽn của toàn hệ thống.

Vì vậy, xây dựng hạ tầng AI hiệu quả không chỉ là lựa chọn một GPU mạnh mà cần cân đối toàn bộ hệ thống.

Data Center đang thay đổi để phục vụ AI

Sự phát triển của AI cũng đang làm thay đổi thiết kế Data Center.

Các hệ thống AI có mật độ tính toán cao tạo ra yêu cầu lớn về điện năng và nhiệt. Vì vậy, ngoài server và storage, hệ thống điện và làm mát ngày càng trở thành những thành phần quan trọng.

Các kiến trúc Data Center AI hiện đại có thể sử dụng những giải pháp làm mát tiên tiến hơn, trong đó có liquid cooling, nhằm hỗ trợ các hệ thống tính toán mật độ cao.

SK hynix cũng nhận định rằng AI Data Center hiện nay cần sự phối hợp chặt chẽ giữa compute, memory, storage, networking và power/cooling, thay vì tối ưu từng thành phần riêng lẻ.

Xu hướng lưu trữ AI trong thời gian tới

Có thể thấy một số xu hướng chính đang hình thành.

Thứ nhất, dữ liệu tiếp tục tăng nhanh, kéo theo nhu cầu về dung lượng lưu trữ lớn.

Thứ hai, SSD hiệu năng cao sẽ ngày càng quan trọng đối với những workload cần tốc độ truy xuất dữ liệu lớn.

Thứ ba, HDD dung lượng cao vẫn có vai trò trong việc lưu trữ dữ liệu dài hạn, backup và archive.

Thứ tư, doanh nghiệp sẽ quan tâm nhiều hơn đến Enterprise SSD, NAS, Server Storage và hệ thống lưu trữ phân tầng.

Cuối cùng, lưu trữ sẽ ngày càng được thiết kế cùng với compute và networking thay vì được xem như một thành phần độc lập.

Kết luận

AI đang làm thay đổi ngành lưu trữ dữ liệu từ cả quy mô, tốc độ đến kiến trúc hệ thống. Một Data Center phục vụ AI không chỉ cần GPU mạnh mà còn cần storage đủ nhanh, dung lượng đủ lớn, RAM phù hợp, mạng tốc độ cao và hệ thống điện – làm mát đáp ứng được mật độ tính toán.

Với doanh nghiệp, điều quan trọng không phải đơn giản là chọn SSD hay HDD, mà là xác định dữ liệu nào cần tốc độ cao, dữ liệu nào cần dung lượng lớn và dữ liệu nào cần lưu trữ dài hạn.

Khi AI tiếp tục phát triển, sự kết hợp giữa SSD NVMe, Enterprise SSD, HDD dung lượng cao, NAS và Server Storage sẽ trở thành một phần quan trọng trong chiến lược xây dựng hạ tầng dữ liệu hiện đại.

Khám phá các giải pháp SSD, HDD, NAS và Server Storage tại website để lựa chọn thiết bị phù hợp cho nhu cầu lưu trữ dữ liệu, máy chủ và các hệ thống hiệu năng cao.

Tin mới nhất