人工智能需要存储

1.容量需求增加：人工智能大型模型需要大量的数据处理和分析，这需要存储系统提供足够的容量来存储大量的数据集和模型参数。例如，人工智能服务器对DRAM和 NAND的需求是传统服务器的8倍和3倍。

2.性能需求改进：人工智能应用程序对存储的读写速度、响应时间和数据吞吐量有很高的要求。高性能计算(HPC) 人工智能工作负载，如深度学习，需要快速访问和处理数据，这就要求存储系统具有高带宽和低延迟的特点。

3.可靠性和耐久性：人工智能应用程序通常需要24/7的连续运行，这对存储系统的可靠性和耐久性提出了更高的要求。存储设备需要能够承受连续的高负荷工作，并确保数据的完整性和安全性。

4.存算一体化趋势：为了提高数据处理效率，减少数据在存储和计算单元之间的处理，存算一体化技术应运而生。该技术可以直接将计算能力集成到存储系统中，以加快人工智能模型的培训和推理过程。

5.多模态数据处理：随着人工智能技术向多模态的发展，存储系统需要能够支持文本、图像、视频等多种数据，这对存储系统的灵活性和可扩展性提出了新的要求。

综上所述，人工智能对存储的需求是多方面的，不仅是容量的增加，还包括性能、可靠性、耐久性、灵活性和成本效益比的综合提高。

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1.兆易创新： 国内NOR Flash龙头厂商，多产品线多轨道布局，涉及NOR、NAND、多种类型的存储芯片，如DRAM。

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