AI推理工作负载与存储带宽需求 据行业媒体分析，大多数预测表明AI推理正在迅速成为主要工作负载。这一趋势对存储系统的带宽和延迟提出了更高要求。在AI推理场景中，数据需要在GPU、存储和网络之间高效流动，KV缓存工作负载正在推动相关技术架构发展，因为它有助于AI工作负载跨机器边界移动数据，并将数据从昂贵的加速器HBM中释放出来。 PCIe Gen6与Gen5的技术演进 在存储互联层面，PCIe Gen6将传输速率相对于每条通道比Gen5翻倍，每条通道提供两倍性能。这意味着单个PCIe Gen6 x16插槽能够实现800Gbps的网络带宽。从系统架构角度看，单个GPU系统可能拥有800Gbps或更高的可用网络带宽，为大规模AI推理部署提供了更充裕的内部通信能力。 在存储控制器层面，据厂商测试，SM8466支持SR-IOV和多物理功能隔离，以及NVMe 2.0灵活数据放置功能，这些特性同样出现在其Gen5控制器产品线中。这种跨代际的功能延续为企业在升级过渡期提供了更灵活的选择空间。 对存储选型与系统集成的审慎影响 从存储选型角度，AI推理工作负载占比提升意味着存储系统不仅需