简介 硬件和软件技术来来去去，但工作负载除了速度越来越快之外，并没有发生太大变化——直到人工智能深度学习 (DL) 流行起来。如果有一种新的工作负载正在改变企业 IT，那就是 DL。DL 和支撑它的神经网络从研究实验室中诞生，并迅速跃居过去 30 多年来不断发展的其他人工智能功能的前沿。毫不奇怪，企业组织打算采用 DL 技术来解决以前无法解决的业务问题。生产环境中 DL 的主要领域是计算机视觉、推荐引擎和自然语言处理。然而，生命科学中的许多特定问题（例如）也是使用神经网络解决的。尽管如今人们对 AI DL 训练和推理有了很好的理解，但执行 DL 所需的 IO 活动或带宽仍存在许多误解。本文试图揭开 DL IO 的神秘面纱。在这里，我们将回顾训练和推理的 DL 存储 IO 需求，包括并行处理要求，并将展示一些 DL 训练和推理 IO 示例。