前言：

智算時(shí)代，算力是生產(chǎn)力，數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)要素，大型語(yǔ)言模型橫空出世后，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)提出更高的要求。

作者 | 方文三

圖片來(lái)源 |  網(wǎng) 絡(luò) 

大模型時(shí)代華為的AI存儲(chǔ)新品

近日，華為發(fā)布大模型時(shí)代AI存儲(chǔ)新品，為基礎(chǔ)模型訓(xùn)練、行業(yè)模型訓(xùn)練，細(xì)分場(chǎng)景模型訓(xùn)練推理提供存儲(chǔ)最優(yōu)解，釋放AI新動(dòng)能。

華為發(fā)布的“OceanStor A310深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)”與“FusionCube A3000 訓(xùn)/推超融合一體機(jī)”是商用AI存儲(chǔ)新品。

官方稱“這兩款產(chǎn)品可為AI基礎(chǔ)模型訓(xùn)練、行業(yè)模型訓(xùn)練，細(xì)分場(chǎng)景模型訓(xùn)練推理提供新動(dòng)能。

OceanStor A310深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)，主要面向基礎(chǔ)/行業(yè)大模型數(shù)據(jù)湖場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)歸集、預(yù)處理到模型訓(xùn)練、推理應(yīng)用的AI全流程海量數(shù)據(jù)管理。

OceanStor A310單框5U支持業(yè)界最高的400GB/s帶寬，以及1200萬(wàn)IOPS的最高性能，可線性擴(kuò)展至4096節(jié)點(diǎn)，可實(shí)現(xiàn)多協(xié)議無(wú)損互通。全局文件系統(tǒng)GFS實(shí)現(xiàn)跨地域智能數(shù)據(jù)編織，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)歸集流程，通過(guò)近存計(jì)算實(shí)現(xiàn)近數(shù)據(jù)預(yù)處理，減少數(shù)據(jù)搬移，預(yù)處理效率提升30 %。

FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機(jī)，主要面向行業(yè)大模型訓(xùn)練/推理場(chǎng)景，針對(duì)百億級(jí)模型應(yīng)用，集成OceanStor A300高性能存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)、訓(xùn)/推節(jié)點(diǎn)、交換設(shè)備、AI平臺(tái)軟件與管理運(yùn)維軟件，為大模型伙伴提供拎包入住式的部署體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)一站式“開(kāi)箱即用”交付，2小時(shí)內(nèi)即可完成部署。

并且該一體機(jī)支持兩種靈活的商業(yè)模式，包括華為昇騰一站式方案，以及開(kāi)放計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、AI平臺(tái)軟件的第三方伙伴一站式方案。

一體機(jī)的訓(xùn)/推節(jié)點(diǎn)與存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)均可獨(dú)立水平擴(kuò)展，以匹配不同規(guī)模的模型需求。

同時(shí) FusionCube A3000通過(guò)高性能容器實(shí)現(xiàn)多個(gè)模型訓(xùn)練推理任務(wù)共享GPU，將資源利用率從40%提升到70%以上。

潮流挺進(jìn)，構(gòu)建中國(guó)AI“新賽道”

ChatGPT的成功并不是偶然結(jié)果，在目前版本開(kāi)放以前，OpenAI已經(jīng)在訓(xùn)練大規(guī)模語(yǔ)言模型的道路上深耕多年。

目前在國(guó)內(nèi)政策層面，除了在“十四五”期間，針對(duì)人工智能的未來(lái)發(fā)展陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)指導(dǎo)方案和激勵(lì)支持政策。

北京5月30日發(fā)布《北京市加快建設(shè)具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實(shí)施方案(2023-2025年)年》和《北京市促進(jìn)通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》；

深圳5月31日發(fā)布《深圳市加快推動(dòng)人工智能高質(zhì)量發(fā)展高水平應(yīng)用行動(dòng)方案(2023-2024年)》；

成都6月5日發(fā)布《成都市關(guān)于進(jìn)一步促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的若千政策措施(征求意見(jiàn)稿)》；

杭州6月12日發(fā)布《關(guān)于加快推進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn) (征求意見(jiàn)稿) 》；

無(wú)錫6月14日發(fā)布《無(wú)錫市人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2023-2025)》；

上海7月8日發(fā)布《上海市推動(dòng)人工智能大模型創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》；

重慶7月25日發(fā)布《重慶市以場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃(2023-2025)年》。

2023年全國(guó)兩會(huì)期間，多位全國(guó)人大代表、全國(guó)政協(xié)委員將視野聚焦“如何發(fā)展中國(guó)自己的ChatGPT”，為人工智能的發(fā)展獻(xiàn)言獻(xiàn)策。

全國(guó)人大代表、科大訊飛董事長(zhǎng)劉慶峰表示，應(yīng)當(dāng)加快推進(jìn)我國(guó)認(rèn)知智能大模型建設(shè)，在自主可控平臺(tái)上讓行業(yè)盡快享受AI紅利，讓每個(gè)人擁有AI助手。

全國(guó)政協(xié)委員錢(qián)家盛則建議加大人工智能科學(xué)與技術(shù)交叉學(xué)科建設(shè)，穩(wěn)步推進(jìn)“人工智能+學(xué)科群”培養(yǎng)模式，構(gòu)建人工智能領(lǐng)域人才培養(yǎng)體系和科技創(chuàng)新體系。

出品大模型應(yīng)用面臨四大挑戰(zhàn)

第一：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備時(shí)間長(zhǎng)，數(shù)據(jù)來(lái)源分散，歸集慢，預(yù)處理百TB數(shù)據(jù)需10天左右；

第二：多模態(tài)大模型以海量文本、圖片為訓(xùn)練集，當(dāng)前海量小文件的加載速度不足100MB/s，訓(xùn)練集加載效率低；

第三：大模型參數(shù)頻繁調(diào)優(yōu)，訓(xùn)練平臺(tái)不穩(wěn)定，平均約2天出現(xiàn)一次訓(xùn)練中斷，需要Checkpoint機(jī)制恢復(fù)訓(xùn)練，故障恢復(fù)耗時(shí)超過(guò)一天；

第四：大模型實(shí)施門(mén)檻高，系統(tǒng)搭建繁雜，資源調(diào)度難，GPU資源利用率通常不到40%。

目前大模型對(duì)存儲(chǔ)的需求

現(xiàn)階段大模型以文本型的單模態(tài)為主，但是隨著大模型與各個(gè)行業(yè)相結(jié)合，紫東太初大模型、訊飛星火大模型、ChatGLM認(rèn)知大模型等，都提到過(guò)以后會(huì)加速多模態(tài)的發(fā)展，那么數(shù)據(jù)類型將日益增加。

當(dāng)然對(duì)存儲(chǔ)的要求也會(huì)變高，一是要完成基于海量多態(tài)數(shù)據(jù)的訓(xùn)練；二是要面向海量終端的數(shù)據(jù)應(yīng)用。若存儲(chǔ)容量不足可能對(duì)模型性能產(chǎn)生影響。

從文本到圖片、音頻、視頻進(jìn)行拓展，數(shù)據(jù)量也將大幅增加，預(yù)計(jì)會(huì)從純文本型的幾個(gè)TB(太字節(jié)、1TB=1024GB)向多模態(tài)的PB級(jí)(拍字節(jié)、1PB=100萬(wàn)GB)容量邁進(jìn)，這對(duì)存儲(chǔ)的架構(gòu)、性能等核心能力提出更高要求。

據(jù)相關(guān)機(jī)構(gòu)預(yù)計(jì)，2026年中國(guó)人工智能軟件及應(yīng)用市場(chǎng)規(guī)模將會(huì)達(dá)到211億美元，國(guó)內(nèi)被寄予厚望的各大科技公司都在不斷探索大模型運(yùn)行的新方法、新模式。

然而，只有落地才能實(shí)現(xiàn)大模型的價(jià)值。

結(jié)尾：

數(shù)據(jù)、算法、算力是AI發(fā)展的驅(qū)動(dòng)力，大模型增強(qiáng)了AI技術(shù)的通用性，助力AI的實(shí)現(xiàn)。

未來(lái)，大模型與場(chǎng)景深度融合，配合專業(yè)工具和平臺(tái)支持應(yīng)用落地，以開(kāi)放的生態(tài)來(lái)激發(fā)創(chuàng)新，形成良性循環(huán)，并通過(guò)提供全流程支持應(yīng)用落地的工具和方法，讓更多企業(yè)受益。

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       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨趨勢(shì)丨從AI存儲(chǔ)新品，看大模型時(shí)代的存儲(chǔ)趨勢(shì)