l AI訓練中數據沿數據提取、數據準備、模型開發、模型應用、模型歸檔流動，各部分對SSD的要求不同。數據攝取階段涉及將大量原始數據引入存儲系統，是AI數據處理的起始環節，需要高容量和順序寫入性能，以快速且高效地存儲海量原始數據，對SSD的要求為最大化每瓦TB存儲量，平衡存儲容量與功耗；數據預處理階段要求SSD流暢處理和操作數據；訓練需頻繁隨機訪問數據以更新模型參數，強調隨機讀取性能及最大化每瓦性能；檢查點則是訓練過程中定期保存模型狀態，以便出現問題時恢復，要求能快速存儲模型和性能優化，對訪問速度要求則略低；推理部分要求快速處理輸入數據并生成輸出結果，因此關注SSD隨機讀寫性能；歸檔則是儲存長期數據，考量容量與性價比。