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오데일리에 따르면 웨스턴디지털(WD) 최고제품책임자 아메드 시하브는 인공지능(AI) 인프라 확대에 따라 저장장치 경쟁의 핵심이 플래시와 HDD의 대결이 아니라 장기적으로 경제적인 확장성을 갖춘 구조를 만드는 데 있다고 밝혔다.
그는 AI 학습 데이터, 추론 데이터, 사용자 기록, 규제 준수 데이터 등이 빠르게 늘고 있다며 초기부터 전면 플래시 구조를 채택할 경우 데이터 규모가 커질수록 비용 부담이 커질 수 있다고 지적했다.
시하브는 모델 가중치, GPU 오버플로, KV 캐시 등 고성능 작업에는 저지연 플래시가 필요하지만 학습 데이터셋, 로그, 체크포인트, 규제 기록, 장기 보관 데이터에는 비용 효율성이 높은 HDD가 적합하다고 설명했다.
그는 AI 저장장치의 승부는 경제적으로 확장 가능한 용량을 누가 제공하느냐에 달려 있다며 향후 AI 저장 구조는 단일 매체가 아닌 데이터 수명주기와 업무 특성에 따른 계층형 구조로 발전할 것이라고 말했다.
<저작권자 ⓒ TokenPost, 무단전재 및 재배포 금지>
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