1. 端侧AI存储为什么突然成了香饽饽如果你最近在关注嵌入式AI或者手机端的模型部署应该能感觉到一个明显的变化大家讨论的重点正在从“云端大模型怎么训”转向“端侧小模型怎么跑”。这个转向带来的直接后果就是存储子系统的压力一下子被放大了。以前手机里的存储主要伺候的是照片、视频、App安装包读写模式相对粗放顺序大块读写占主导。但现在端侧AI要加载模型权重、要缓存KV Cache、要频繁读写RAG知识库的向量索引这些操作的读写特征跟传统手机应用完全不是一回事。江波龙这次在端侧AI存储上的进展核心就是冲着这个矛盾去的。简单说端侧AI对存储提出了三个传统UFS/eMMC不太擅长的要求第一是模型加载的带宽要够高一个7B参数的模型即使量化到4bit也有3.5GB左右的体积如果从存储加载到内存要几十秒用户体验直接崩掉第二是随机小IO的延迟要够低MoE架构的专家路由、RAG的向量检索都是典型的随机小块读取传统存储的随机性能往往是短板第三是功耗和发热要控制住端侧设备不像服务器有主动散热存储芯片持续高负载读写带来的发热会直接影响整机体验。我之所以关注这个方向是因为过去大半年里帮几个团队做端侧推理的部署优化踩过太多存储相关的坑。最典型的一次是某款中端手机上跑一个3B的量化模型推理框架本身优化得不错但首token延迟始终下不来后来用trace工具一抓才发现瓶颈根本不在NPU算力而在模型权重从UFS加载到内存的那一段。存储的随机读带宽只有标称顺序读的五分之一不到模型文件又是按层切分的多个小文件加载时全是随机读直接把整体延迟拉高了一个数量级。这个经历让我意识到端侧AI的存储优化不是“锦上添花”而是决定能不能跑起来的关键一环。这篇文章我会围绕江波龙在端侧AI存储上的技术路线拆解几个核心问题端侧AI到底对存储提出了哪些具体指标要求UFS在端侧AI场景下相比eMMC的优势在哪里MoE架构和RAG知识库对存储的读写模式有什么特殊之处以及在实际部署中怎么根据这些特性做针对性的调优。适合正在做端侧AI硬件选型、推理框架适配、或者单纯想搞清楚“为什么我的模型加载这么慢”的工程师参考。2. 端侧AI对存储的真实需求拆解2.1 模型加载阶段的带宽瓶颈到底卡在哪很多人一提到模型加载慢第一反应是“存储顺序读速度不够”。这个判断只对了一半。我实测过好几款设备发现模型加载的实际瓶颈往往不在顺序读带宽而在文件系统的元数据开销和读取粒度不匹配。一个典型的端侧模型文件比如经过量化后的LLM通常会被切成多个分片文件每个分片对应若干层。推理框架加载时会按层依次读取。如果每个分片文件是几百MB那顺序读确实能跑满带宽。但实际情况是很多框架为了灵活调度会把权重切得更细甚至每个专家一个文件。这时候读取模式就从大块顺序读变成了大量中等大小的随机读存储控制器的调度效率会明显下降。江波龙在端侧AI存储方案里强调的一点就是针对这种“中等粒度随机读”做了优化。具体做法我推测是在FTL层面对读命令的调度策略做了调整让存储主控能更好地识别AI加载场景下的读模式减少读放大。这个思路是对的因为端侧AI的模型加载不是纯粹的随机读也不是纯粹的顺序读而是一种有规律的、按层递进的读取模式传统为手机相册浏览优化的调度策略并不适配。从实操角度如果你现在就在做端侧模型部署我建议先做一件事用blktrace或者类似的工具抓一下模型加载时的实际IO pattern。你会看到读请求的大小分布、队列深度、以及是否有大量的小块读被合并。这个数据比任何理论分析都管用。我遇到过的情况是模型文件在打包时没有做对齐导致每次读取都跨了两个存储页读放大直接翻倍。后来把文件按存储页大小对齐重新打包加载时间直接少了三成。2.2 推理阶段的KV Cache写入压力模型加载是一次性的但推理过程中的KV Cache写入是持续的。每生成一个token就要往KV Cache里追加一组键值对。在长上下文场景下这个写入量相当可观。以一个4096上下文长度的模型为例KV Cache的大小可能达到几百MB甚至上GB而且这些数据是随着推理过程逐步写入的写入模式是典型的小块追加写。传统UFS的写入策略是为大块顺序写优化的对小块随机写的处理效率不高。更麻烦的是UFS的写入放大问题在小块写场景下会急剧恶化。因为存储的最小写入单位是页而擦除单位是块小块写会导致频繁的读-改-写操作不仅速度慢还会加速存储磨损。江波龙在端侧AI存储上的一个重要进展我判断是在写入缓存策略上做了针对性设计。可能的做法包括增大写入缓存区让小块写先在缓存里聚合再批量刷入存储或者针对KV Cache这种“写一次、读多次、最后丢弃”的数据特征设计专门的垃圾回收策略减少无效数据的搬移。这些优化在传统手机存储里优先级不高但在端侧AI场景下直接决定了推理的流畅度。实际部署时我的经验是尽量把KV Cache放在内存里只在内存不足时才落盘。如果必须落盘要确保写入是追加模式而不是覆盖模式并且尽量按存储页大小对齐。另外KV Cache的数据生命周期很短推理结束后就可以丢弃所以存储方案要能快速回收这部分空间不能让它参与常规的垃圾回收流程否则会拖慢整个存储系统的响应。2.3 功耗与散热的隐形约束端侧设备跟服务器最大的区别就是功耗预算极其有限。存储芯片在高速读写时的功耗可能占到整机功耗的相当比例而且发热会直接传导到手机外壳或者IoT设备的外表面用户能直接感知到。我测过几款设备在持续推理时的存储功耗发现一个规律存储功耗跟读写模式强相关。顺序大块读写的能效比最高随机小IO的能效比最差。因为每次随机访问都要激活存储阵列的不同区域控制器的调度开销也更大。端侧AI的读写模式恰恰偏向随机小IO所以能效问题特别突出。江波龙在端侧AI存储方案里提到的低功耗设计我理解主要是在两个层面一是主控的电源管理策略根据IO负载动态调整工作状态二是存储介质的读写策略优化减少不必要的激活和预充电操作。这些优化在纸面上可能只是几个百分点的功耗差异但在端侧设备上几个百分点可能就是“能跑一小时”和“跑半小时就没电”的区别。3. UFS在端侧AI场景下比eMMC强在哪3.1 全双工与命令队列的架构差异eMMC和UFS最本质的区别在于架构。eMMC是半双工读写不能同时进行而且命令队列深度有限。UFS是全双工读写可以并行而且支持更深的命令队列。这个差异在端侧AI场景下会被放大。模型加载时虽然主要是读操作但推理框架可能同时在写日志、写KV Cache、或者更新RAG的向量索引。eMMC的半双工特性意味着这些操作要排队读的时候不能写写的时候不能读。UFS的全双工可以让读写并行虽然共享带宽但至少不会互相阻塞。命令队列深度的差异也很关键。端侧AI的IO请求往往有突发性比如模型加载时突然发起大量读请求如果队列深度不够请求就会在主机端排队存储控制器反而空闲。UFS的深队列可以让更多请求同时进入存储控制器控制器可以根据存储介质的实际状态做更优的调度。从实测数据看在混合读写场景下UFS的随机读写IOPS通常是eMMC的三到五倍。这个差距在纯顺序读场景下不明显但在端侧AI这种混合负载下就是决定性的。3.2 随机读写性能对MoE路由的影响MoE架构的推理有个特点每次token生成时只有部分专家被激活。这意味着模型权重的读取是高度随机的取决于路由器的选择结果。如果专家权重存储在UFS里每次路由都要随机读取若干专家的参数这对存储的随机读性能要求极高。eMMC的随机读延迟通常在几百微秒级别而UFS可以做到几十微秒。这个差距在MoE场景下会累积成明显的延迟差异。假设每次token生成需要读取4个专家每个专家读取耗时100微秒那光是存储读取就贡献了400微秒的延迟。如果换成UFS这个数字可能降到100微秒以内。江波龙在端侧AI存储方案里对MoE场景的优化我推测包括对专家权重的预取策略。因为MoE的路由虽然看起来随机但实际上有局部性——相邻token往往激活相似的专家组合。如果存储控制器能识别这种局部性提前把可能用到的专家权重预取到缓存里就能大幅降低实际读取延迟。这需要存储固件和推理框架的协同设计不是单纯靠硬件能解决的。3.3 容量与成本的平衡点UFS比eMMC贵这是事实。端侧设备对成本敏感所以不是所有场景都值得上UFS。我的经验是看模型规模和并发需求。如果只是跑一个几百MB的小模型eMMC完全够用没必要上UFS。但如果模型超过2GB或者需要同时跑多个模型、支持多路并发推理UFS的优势就体现出来了。另外如果设备需要支持RAG知识库的本地存储和检索UFS的低延迟随机读对检索体验的提升非常明显。江波龙的产品线覆盖了从eMMC到UFS的多个档位这个策略是对的。端侧AI不是单一场景从智能手表上的微型模型到边缘盒子上的十亿参数模型需求差异巨大。存储方案要跟场景匹配不能一刀切。4. MoE架构与RAG知识库对存储的特殊要求4.1 MoE专家权重的存储布局优化MoE架构的存储优化核心问题是专家权重怎么放。把所有专家权重放在一个连续的大文件里加载时顺序读很快但推理时随机访问不同专家会导致大量的随机读。把每个专家单独存成小文件随机读的粒度更细但文件系统的元数据开销和寻道开销会累积。我试过几种布局方案目前觉得比较合理的是分组存储加预取。把经常一起激活的专家分到同一组组内连续存储组间可以分散。推理时路由器决定激活哪些专家后存储控制器按组读取减少随机访问次数。同时根据历史激活记录做预取把下一层可能用到的专家组提前加载到缓存。这个方案的关键是分组策略。简单的按专家编号分组效果一般因为MoE的路由是学习出来的专家之间的关联性不是按编号排列的。更好的做法是根据路由器的激活统计做聚类把共现频率高的专家分到一组。这需要在模型部署前做一次profiling收集路由激活数据然后离线生成分组方案。江波龙如果要在存储固件层面支持MoE优化我建议开放一些接口让上层框架能传递专家分组信息。存储控制器知道哪些数据块属于同一组就能做更智能的预取和缓存管理。这种软硬协同的优化空间很大但目前业界做得还不够。4.2 RAG向量索引的读写特征RAG知识库的存储需求跟模型权重完全不同。向量索引的读取是典型的随机小IO每次查询要读取多个向量做相似度计算。而且向量索引的更新频率可能很高新文档入库就要插入新的向量旧文档删除就要移除对应的向量。这种读写模式对存储的挑战在于随机读的延迟要低随机写的效率要高而且要有良好的空间回收机制。传统文件系统对这种小文件随机读写的支持并不好元数据操作的开销可能超过数据本身。我的做法是把向量索引放在一个预分配的大文件里自己管理空间分配避免频繁的文件系统操作。读取时用mmap映射到内存让操作系统的页缓存来加速随机访问。写入时用追加模式定期做compaction合并碎片。这套方案在UFS上跑效果不错随机读延迟能控制在可接受范围内。如果存储控制器能识别向量索引的访问模式做针对性的缓存预取效果会更好。比如根据查询向量的特征预测可能被访问的向量簇提前加载到缓存。这需要存储和上层应用的深度协同目前还比较少见但应该是端侧AI存储的一个重要方向。4.3 聊天记录存储与隐私保护的平衡端侧AI的一个重要卖点是隐私保护聊天记录和用户数据不出设备。这意味着这些数据要存储在本地而且要支持AI模型的快速检索和引用。聊天记录的特点是写入频繁、读取也频繁而且数据量会随时间增长。从存储角度看聊天记录的写入是小块追加写读取是带时间范围的随机读。如果直接用SQLite或者类似的嵌入式数据库写入性能可能成为瓶颈因为每次写入都要更新索引和事务日志。我的经验是对于高频写入的场景先用日志结构的方式追加写入定期做批量索引重建比实时更新索引的效率高得多。隐私保护方面存储层要支持加密。但加密会带来性能开销特别是对随机小IO。硬件加密引擎可以缓解这个问题但需要存储控制器和加密引擎的紧密配合。江波龙在存储安全方面有积累如果能把加密对性能的影响控制在可接受范围内对端侧AI的隐私保护场景会很有价值。5. 实际部署中的调优经验与踩坑记录5.1 文件系统选择对模型加载速度的影响这个坑我踩过不止一次。同样的硬件同样的模型文件换一个文件系统加载时间能差出百分之三四十。端侧设备常用的文件系统有ext4、f2fs、erofs等各有优劣。ext4成熟稳定但元数据操作开销较大特别是大量小文件场景。f2fs针对闪存优化随机读写性能好但垃圾回收可能引起卡顿。erofs是只读文件系统压缩率高加载快但不能写入。我的建议是模型权重这种只读数据用erofs压缩后体积小加载时解压开销低而且没有文件系统碎片问题。KV Cache和聊天记录这种需要频繁写入的数据用f2fs针对闪存的优化更充分。如果系统支持多分区把只读和读写数据分开存放各自用最合适的文件系统。还有一个细节是挂载参数。比如f2fs的background_gc参数设成off可以减少后台垃圾回收对推理的干扰但需要手动触发GC。discard参数控制是否实时回收空间对性能有影响。这些参数需要根据实际负载调优没有万能配置。5.2 模型文件对齐与打包策略前面提过文件对齐的问题这里展开说。存储的读写最小单位是页通常是4KB或16KB。如果模型文件没有按页对齐每次读取都可能跨页导致读放大。更严重的是如果文件系统的块大小和存储页大小不匹配一次逻辑读可能触发多次物理读。我的做法是在打包模型文件时确保每个分片的起始偏移是存储页大小的整数倍分片大小也是页大小的整数倍。对于MoE这种需要随机访问的模型还要确保每个专家的权重起始地址对齐到更大的边界比如64KB或128KB减少跨块访问。打包工具可以用Python写读取原始权重文件按对齐要求重新排列输出新的二进制文件。同时生成一个索引文件记录每个层或每个专家的偏移和大小。推理框架加载时先读索引再按需读取对应的权重块。这个方案比直接加载整个模型文件灵活也比每个专家一个文件高效。5.3 存储性能监控与瓶颈定位端侧AI部署最怕的就是“不知道为什么慢”。没有监控数据优化就是盲人摸象。我的做法是在部署阶段就加入存储性能监控记录关键指标读写带宽、IOPS、延迟分布、队列深度、缓存命中率。Linux下可以用iostat、blktrace、bpftrace等工具。但端侧设备资源有限不能一直开着这些工具。我的做法是写一个轻量级的监控模块只在调试阶段启用采样频率可调数据写到内存缓冲区定期dump到文件。这样对性能的影响可控又能拿到关键数据。定位瓶颈时先看延迟分布。如果P99延迟远高于P50说明有长尾请求可能是垃圾回收或者后台任务干扰。如果整体延迟都高说明存储本身性能不足或者IO模式不匹配。再看队列深度如果队列一直很浅说明上层发请求的速度不够瓶颈不在存储。如果队列很深但吞吐上不去说明存储控制器处理不过来可能是随机读太多或者写放大严重。这些数据结合起来基本能定位到问题所在。我遇到过最隐蔽的一个问题是存储控制器的温度 throttling设备跑一段时间后存储性能突然下降查了半天才发现是温度到了阈值控制器主动降频了。后来加了散热措施问题解决。6. 端侧AI存储选型的几个判断依据6.1 根据模型规模反推存储规格选存储不能拍脑袋要根据模型规模算。一个粗略的估算方法模型加载时间约等于模型文件大小除以存储的顺序读带宽。如果要求加载时间在2秒以内模型大小3GB那顺序读带宽至少要1.5GB/s。UFS 3.1的顺序读带宽可以到2GB/s以上UFS 2.2大概在1GB/s左右eMMC 5.1通常不到400MB/s。但这只是顺序读的估算。实际加载往往有随机读成分所以有效带宽要打折扣。我的经验是打六到七折。也就是说UFS 3.1在实际模型加载场景下的有效带宽大概是1.2到1.4GB/s。按这个算3GB的模型加载时间在2到2.5秒左右勉强可接受。如果模型更大或者加载时间要求更严就要考虑UFS 4.0或者多通道方案。江波龙在UFS产品线上有不同档位的布局选型时要根据实际模型规模和延迟要求来匹配不要盲目追高。6.2 随机性能比顺序性能更值得关注很多存储规格书把顺序读写带宽放在最显眼的位置但端侧AI场景下随机性能往往更重要。模型加载有随机成分MoE推理是随机读RAG检索是随机读KV Cache写入是随机写。这些操作的性能直接决定用户体验。看随机性能要看两个指标随机读IOPS和随机读延迟。IOPS决定吞吐上限延迟决定响应速度。对于端侧AI延迟比IOPS更关键因为推理是串行的每个token的生成都要等存储返回数据延迟直接累加到总响应时间上。UFS的随机读延迟通常在50到100微秒eMMC在200到500微秒。这个差距在MoE场景下会放大因为每次token生成可能要读多个专家。选型时如果预算允许优先选随机延迟低的方案。6.3 功耗与性能的取舍端侧设备的功耗预算有限存储不能只顾性能不顾功耗。我的经验是看能效比也就是每瓦功耗能提供多少带宽或IOPS。顺序读写的能效比最高随机读写最差。所以如果应用场景以顺序读为主可以适当降低对随机性能的要求选功耗更低的方案。江波龙在低功耗存储方面有专门的设计比如根据负载动态调整存储控制器的工作状态。这些特性在规格书上可能只是一个功耗数字但实际使用中特别是在电池供电的设备上差异非常明显。选型时要关注典型工作负载下的功耗而不是只看峰值性能。另外存储的功耗跟温度有关。高温下存储芯片的漏电流增加功耗会上升。如果设备散热不好存储功耗可能比预期高不少。设计时要留足够的散热余量或者选择高温下功耗控制更好的存储方案。7. 从江波龙的进展看端侧AI存储的演进方向江波龙这次在端侧AI存储上的进展我觉得最有价值的地方不是某个单一指标的提升而是它把存储方案跟端侧AI的具体场景做了深度绑定。过去存储厂商做产品更多是通用优化顺序读快、随机读快、功耗低但这些指标怎么转化成端侧AI的实际体验提升中间是断层的。江波龙的做法是把MoE、RAG、KV Cache这些具体场景的读写特征纳入存储设计让存储控制器能识别并适配这些模式。这个方向是对的。端侧AI的存储优化不能只靠硬件堆料软硬协同才是出路。存储固件要知道上层在跑什么模型、用什么推理框架、IO模式是什么样才能做针对性的调度和缓存管理。这需要存储厂商和AI框架厂商的紧密合作江波龙如果能在生态建设上持续投入价值会比单纯卖芯片大得多。从更长的视角看端侧AI存储可能会走向“场景定制化”。不同的AI应用对存储的需求差异很大一个通用的存储方案很难在所有场景下都最优。未来可能会出现针对LLM推理优化的存储、针对RAG检索优化的存储、针对多模态模型优化的存储。江波龙的产品线布局如果能覆盖这些细分场景在端侧AI的浪潮里会很有竞争力。我在实际项目里的体会是存储选型和调优不能等到部署阶段才做要在硬件设计阶段就介入。模型规模、推理框架、并发需求、功耗预算这些因素都要提前考虑反推存储规格。等到硬件定型了再发现存储是瓶颈改起来就麻烦了。江波龙这种从场景出发的存储方案如果能提供足够的选型指导和调优支持对端侧AI的落地会是实实在在的推动。