深度学习服务器的SSD存储要求通常包括以下几个方面：
1. 容量需求：深度学习服务器通常需要大容量的SSD来存储数据和模型。例如，有些配置建议使用1TB M.2 SSD作为系统盘，以及8TB SATA硬盘作为存储盘。另外，一些高性能服务器如NVIDIA DGX Station配置了单个1.92TB SSD用于启动操作系统，并且有三个1.92TB SSD组成RAID 0条带卷以提高性能。
2. 性能要求：深度学习训练过程中需要频繁地读写数据，因此推荐使用高性能的存储介质如NVMe SSD。例如，某些服务器配置建议使用PCIe SSD，容量范围在800GB到1.6TB之间，以确保足够的I/O性能。
3. 可靠性与冗余：为了保证数据吞吐时不会造成性能瓶颈，企业级SSD被推荐使用，因为它们具有更高的平均无故障时间和完善的质保体系。此外，一些服务器配置支持热插拔SSD，以提高系统的可靠性和维护性。
4. RAID配置：为了进一步提升性能和可靠性，深度学习服务器可能会采用RAID配置。例如，某些服务器支持RAID 0、1、5、10等配置，以优化存储性能。
5. 特殊用途的SSD：对于特定用途的深度学习服务器，如用于大模型训练的AI服务器，可能需要配置更多的SSD以应对海量数据的需求。例如，NVIDIA DGX H100服务器配置了两条1.92TB SSD和八条3.84TB SSD。
深度学习服务器的SSD存储要求主要集中在大容量、高性能、高可靠性和适当的RAID配置上，以满足深度学习训练和推理过程中对数据读写速度和存储容量的高需求。
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