當前，AIGC技術的爆發(fā)，讓產(chǎn)業(yè)智能化和智能產(chǎn)業(yè)化進入高速發(fā)展期，數(shù)據(jù)作為關鍵生產(chǎn)要素，正在成為這輪全球增長和科技創(chuàng)新的引擎。

近日，在2023全球閃存峰會上，浪潮高性能分布式存儲平臺AS15000G7重磅發(fā)布,以在性能、管理、融合和效率方面追求極致的智慧存儲新品，構筑智慧世界基石，推進AI產(chǎn)業(yè)化數(shù)智變革。

AI大模型對數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)

AIGC是當前通用人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展創(chuàng)新的核心技術，其具備強大的認知智能，在搜索引擎、藝術創(chuàng)作、影音游戲，以及金融、教育、醫(yī)療、工業(yè)等領域有著廣闊的應用前景。Gartner預測，到2023年將有20%的內(nèi)容被AIGC所創(chuàng)建；到2025 年人工智能生成數(shù)據(jù)占比將達到10%。據(jù)分析師預測，到2032年，生成式AI市場規(guī)模將達到2,000億美元，占據(jù)人工智能支出總額的約20%，明顯高出當前的5%。換言之，未來十年市場規(guī)?？赡苊績赡昃蜁环?。

AIGC的爆發(fā)，源自于大模型的逐漸成熟，大模型成熟的先決條件是大規(guī)模高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、強大的算力和成熟優(yōu)化的算法，而其中，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量決定了算法的效果和性能。隨著參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的極速膨脹，數(shù)據(jù)存儲與管理正在成為制約AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸：一是要支撐基于海量多元異構數(shù)據(jù)的歸集、標注、訓練、推理和歸檔全生命周期管理；二是要承載AIGC數(shù)據(jù)訓練推理時的高性能、低延時、大容量、易擴展、自由流動的嚴苛需求。大模型訓練數(shù)據(jù)多元、數(shù)據(jù)作業(yè)流程長、多態(tài)大模型數(shù)據(jù)量持續(xù)增長、多模計算大模型性能要求高，對當前AI數(shù)據(jù)存儲基礎設施提出了新挑戰(zhàn)：

1. 數(shù)據(jù)歸集與準備：大模型的數(shù)據(jù)包括從互聯(lián)網(wǎng)及數(shù)字圖書館上收集的海量文本型數(shù)據(jù)，以及多渠道獲取的圖片型和視頻型數(shù)據(jù)，對這些多元異構海量數(shù)據(jù)預處理后才能用于大模型訓練，在此作業(yè)流程中數(shù)據(jù)的搬運和加載，要去存儲系統(tǒng)多協(xié)議互訪互通，存儲成為應用平臺的關鍵瓶頸；

2. 數(shù)據(jù)訓練：大模型海量多元異構數(shù)據(jù)的訓練，通常采用將數(shù)據(jù)加載到成百上千個節(jié)點內(nèi)存中并行計算的方法，此過程中頻繁地從數(shù)據(jù)集取Token，每個Token一般4字節(jié)，實時高并發(fā)小IO性能需要極低的延遲，對數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的吞吐性能提出了嚴苛的要求；

3. 數(shù)據(jù)推理：機器學習大模型要求頻繁的參數(shù)調(diào)優(yōu)，當服務器故障、網(wǎng)絡故障造成節(jié)點中斷時，需要數(shù)據(jù)存儲提供高帶寬，確保Checkpoint機制可以快速訪問數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)能夠重新加載，訓練能夠快速恢復；

4. 數(shù)據(jù)歸檔：越多的數(shù)據(jù)投喂結(jié)果越精準的工作原理，決定了大模型訓練存在深度學習網(wǎng)絡層數(shù)多、連接多、參數(shù)和數(shù)據(jù)集種類復雜、數(shù)據(jù)量大的特征，大模型訓練過程中快速迭代，產(chǎn)生大量訓練數(shù)據(jù)和人工標注數(shù)據(jù)，對這些資產(chǎn)高效存儲與管理，且最大化數(shù)據(jù)基礎設施投資回報比，成為數(shù)據(jù)基礎設施廠商必須解決的問題。

高性能分布式存儲平臺AS15000G7

產(chǎn)業(yè)發(fā)展的根本在于科技創(chuàng)新。浪潮作為最早布局AI產(chǎn)業(yè)的企業(yè)之一，圍繞智算中心業(yè)務布局，打造了算力、算法、數(shù)據(jù)全棧解決方案。在數(shù)據(jù)存儲領域，秉承“存儲即平臺”的產(chǎn)品理念，準確識別客戶痛點積極布局面向AIGC應用場景的數(shù)據(jù)全生命周期存儲解決方案，并基于業(yè)界對大模型訓練的數(shù)據(jù)存儲在性能、管理、融合和效率方面更極致的需求，重磅發(fā)布高性能分布式存儲AS15000G7平臺，助力AIGC在金融、教育、醫(yī)療等領域突破海量多元異構數(shù)據(jù)存力瓶頸，加速釋放數(shù)據(jù)價值。

極致性能，加速AI大模型訓練。AS15000G7采用高吞吐并行存儲系統(tǒng)，通過GDS、RDMA技術縮短I/O路徑；通過智能元數(shù)據(jù)管理，提前緩存用戶數(shù)據(jù)和文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)，顯著提升數(shù)據(jù)訪問和檢索速度；獨有的智能網(wǎng)絡優(yōu)化技術，可實現(xiàn)多個子網(wǎng)與指定目的地通信，每對守護進程之間建立多個TCP連接并通信，顯著提升網(wǎng)絡端口并發(fā)能力，實現(xiàn)傳輸端口帶寬翻數(shù)倍，時延縮短50%以上，小文件級傳輸?shù)臅r延可降至毫秒級。

極致管理，AI訓練全流程透明可控。AS15000G7新品可同時搭載AIStation調(diào)度平臺和InView數(shù)據(jù)管理平臺，對AI服務器、網(wǎng)絡、存儲智能運維。支持訓練推理全流程的多租戶管理、資源分配、數(shù)據(jù)管理分析；支持本地和云端的系統(tǒng)性能監(jiān)控，其中云端監(jiān)控支持多數(shù)據(jù)中心統(tǒng)一界面管理，自動預警功能可幫助本地運維人員早發(fā)現(xiàn)問題早處理， HDD/SSD壽命和故障預測功能在14天內(nèi)的準確率高于95%，處于業(yè)界領先水平，可幫助客戶提前做好設備更新迭代規(guī)劃，保證數(shù)據(jù)的可靠性和可用性；同時支持納管多品牌存儲系統(tǒng)，實現(xiàn)IT設備高利用率?？偟脕碚f，一套存儲平臺可以實現(xiàn)對AIGC數(shù)據(jù)采集、清洗、訓練、推理、歸檔不同場景全流程的設備資源監(jiān)控和管理，助力客戶更加專注于大模型訓練本身。

極致融合，海納多源異構巨量數(shù)據(jù)。AS15000G7平臺基于其融合架構，支持文本、圖片、音頻、視頻等多種類型數(shù)據(jù)存儲，可對文件、對象、大數(shù)據(jù)以及視頻的存儲方式進行并行訪問，支持多協(xié)議實時互訪互通和系統(tǒng)扁平擴展。而且數(shù)據(jù)訪問過程中保持語義一致、性能無損，從而對AI大模型海量多源異構非結(jié)構化數(shù)據(jù)實現(xiàn)高效共享。

極致效率，提升用戶IT設備投資回報比。AS15000G7平臺基于自動化的數(shù)據(jù)分層和遷移，在確保對應用安全透明的前提下，可實現(xiàn)熱溫冷冰數(shù)據(jù)全生命周期的管理，通過基于閃存、磁盤、磁帶、光盤的性能型、均衡型、容量型三種機型的按需靈活配置，存儲TB級數(shù)據(jù)成本可降低超50%，TCO降低35%。

“當前，各個廠商紛紛投資IT基礎設施，訓練自己的大模型，國內(nèi)已發(fā)布的AI模型超過了100個，’百模爭秀’的格局初現(xiàn)，云廠商和運營商對IT硬件的投資往往是數(shù)千甚至上萬節(jié)點規(guī)模，而行業(yè)型大廠投資在幾百節(jié)點規(guī)模，在建設布局時考慮到AI大模型對高性能AI服務器、高吞吐并行存儲系統(tǒng)、低延遲RDMA網(wǎng)絡的嚴苛需求，將數(shù)據(jù)中心的計算、全閃存儲、混閃存儲按照11黃金比例建設，用戶可最大化獲得投資回報比。”浪潮信息存儲產(chǎn)品線副總經(jīng)理劉希猛表示。

得益于前瞻布局和技術創(chuàng)新，高性能分布式存儲AS15000G7平臺，已在“源”大模型中部署，并在智能客服、生物識別、互聯(lián)網(wǎng)金融、精準營銷等云數(shù)智新場景廣泛應用。面對生成式AI掀起的變革浪潮，浪潮將秉承“存儲即平臺”的產(chǎn)品理念，不斷精耕數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品和解決方案，以極致性能、極致管理、極致融合、極致效率的數(shù)據(jù)存儲基礎設施，讓數(shù)據(jù)存力像水電一樣賦能千行百業(yè)，服務大眾，成為人人可見、普適易用、高效互聯(lián)的基礎設施，革命性地提升人類生產(chǎn)生活水平。