本文轉自：未來網絡集團

當你用手機刷短視頻時，AI算法需要快速分析畫面內容；當你喊‘小愛同學’喚醒語音助手時，設備需要在毫秒內處理語音指令——這些看似簡單的操作背后，是一場“計算”與“存儲”的默契配合。而決定這種配合效率的關鍵指標，正是我們今天要聊的“算存比”。

什么是算存比？

算存比=計算能力（如每秒浮點運算次數）÷ 存儲容量（如GB/TB），但更核心的是計算與存儲性能的匹配度。

如果把計算系統比作一條工廠流水線，算力是生產線上的工人，存力是原材料倉庫。當工人（算力）效率很高但倉庫（存力）出貨速度慢時，工人會因等待原材料而閑置；反之，如果倉庫出貨快但工人處理能力不足，原材料會堆積在生產線旁無法及時加工。只有算力和存力的比例協調，才能讓數據像流水一樣高效流動，避免資源浪費。

專業上，算存比常用 "TB/TFlops"（每萬億次浮點運算對應的存儲量）來衡量，這個比值反映了數據處理系統的整體效率。

算存比失衡會出現哪些狀況？

效率打折

以AI訓練為例：訓練一個GPT級別的大模型，需要調用海量數據（如萬億級文本），如果存儲系統無法快速讀取數據，即使有千萬臺服務器（算力），也會陷入 "數據等算力" 的尷尬局面。對于個人用戶而言，體驗感會大幅下降，如視頻加載卡頓、語音助手響應遲緩等。

除了AI訓練，在金融行業的高頻交易系統中，算存比失衡同樣會導致嚴重問題。交易指令需要快速處理，若存儲系統無法及時提供數據，交易決策會延遲，可能錯失最佳交易時機，影響收益。

成本飆升

為了彌補存儲瓶頸，企業可能被迫堆砌更多算力（如增加GPU數量），但多余的算力因數據供給不足而閑置，造成硬件投資浪費。

創新受限

在AI、高性能計算（HPC）等領域，數據量和計算復雜度呈指數級增長。若算存比無法同步提升，許多創新想法（如實時訓練超大規模模型、實時分析全基因組數據）將因硬件限制無法落地。

如何優化算存比？

首先，從硬件架構上給數據制造“抄近道”的機會。例如，將計算單元嵌入存儲芯片，直接在存儲位置處理數據，可以理解為存算一體，減少數據的“搬運”，效率也將得到提升；近存計算也是一種方式，將計算單元與高帶寬存儲封裝在同一模組，縮短物理距離；分布式存儲與計算協同部署，利用高性能網絡實現低延遲數據傳輸。

其次，通過升級存儲技術突破“存得慢”的限制。例如采用新型高速存儲介質（如NVMe SSD、HBM），優化存儲架構設計，包括使用分布式并行文件系統提升多線程并行讀取吞吐量，以及通過分層存儲平衡成本與性能，或者引入智能緩存與預取技術等來提升存儲系統的數據供給效率。

此外，通過軟件算法優化讓數據“流動”更高效。例如，在數據調度層面，算法能實時感知服務器負載和網絡帶寬，動態調整數據分片策略（例如將訓練數據拆分為更小的片段），并通過統一調度框架將計算任務優先分配到離數據最近的服務器，避免數據在跨節點傳輸中浪費時間；在硬件協同層面，算法支持GPU直接訪問存儲設備，減少數據在CPU、GPU和存儲間的反復搬運等。

值得一提的是，每個行業的算存比差異顯著，這是由數據特點、業務需求、技術架構及應用場景等多方面因素共同決定的。以金融行業為例，其數據多為結構化形態，如交易記錄、客戶信息等，這類數據存儲規整，對存儲讀寫速度與計算處理精度要求極高，同時實時性需求尤為突出。在股票交易、外匯交易等高頻場景中，系統需在毫秒級甚至微秒級內完成交易指令處理與數據存儲，這就要求強大的計算能力與快速的存儲響應 —— 在此特性下，金融行業算存比中的計算部分占比顯著更高。
與之形成鮮明對比的是醫療行業。醫療行業的數據類型豐富多樣，除了結構化的電子病歷數據（包含患者基本信息、診斷結果、治療方案等）外，還有大量的非結構化數據，如醫學影像（X 光、CT、MRI 等）、病理切片圖像、醫生的診斷報告等。這些非結構化數據存儲難度較大，需要專門的存儲系統和算法來進行管理和分析。未來，隨著技術向“數據驅動”方向深度演進，算存比將成為衡量數字基礎設施競爭力的核心指標。通過不斷優化算存比，數字基礎設施的將釋放更大潛力，推動各行業的創新發展。