隨著AI技術(shù)從機器學習演進至深度學習，并進一步邁向生成式AI的新階段，算法、算力及數(shù)據(jù)需求呈現(xiàn)出爆炸式增長態(tài)勢。大模型爆發(fā)初期，眾多企業(yè)布局，要求存儲提供高帶寬、高IOPS和低時延，以確保模型能夠快速有效地進行訓練。而在模型的實際部署與應用過程中，又需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)的跨域、跨介質(zhì)靈活調(diào)度，以及高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的高效管理，這對存儲系統(tǒng)的靈活性、安全性及數(shù)據(jù)的可持續(xù)訪問能力構(gòu)成了新的挑戰(zhàn)。

在近期舉辦的中國數(shù)據(jù)與存儲峰會AI＋存儲協(xié)同發(fā)展論壇上，分布式存儲產(chǎn)品總監(jiān)張業(yè)興發(fā)表了題為“數(shù)聚存儲，智慧未來”的演講。演講中，張業(yè)興不僅回顧了過去一年人工智能領(lǐng)域的迅猛發(fā)展態(tài)勢，還深入闡述了浪潮信息在這一背景下如何精心布局新產(chǎn)品、新技術(shù)和新方案。

AI時代：存儲的轉(zhuǎn)型與重塑

人工智能已被提升至國家戰(zhàn)略的高度，成為驅(qū)動新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的關(guān)鍵力量。張業(yè)興指出，數(shù)據(jù)作為一種新型生產(chǎn)要素，不僅是勞動工具，還能創(chuàng)造經(jīng)濟價值。隨著數(shù)據(jù)的迅猛增長和摩爾定律的持續(xù)推動，人工智能正步入一個爆發(fā)式增長的階段，特別是在GPU市場規(guī)模及智能算力領(lǐng)域，展現(xiàn)出了驚人的增長潛力。據(jù)預測，至2028年，全球GPU市場規(guī)模有望達到2461.5億美元，而中國市場的規(guī)模也將攀升至459億美元，年復合增長率高達32.8%。這一趨勢清晰地表明，人工智能正引領(lǐng)著第四次工業(yè)革命，對經(jīng)濟社會產(chǎn)生著廣泛而深遠的影響。

在人工智能時代的大背景下，存儲系統(tǒng)的角色已悄然轉(zhuǎn)變，它不再是單純的數(shù)據(jù)存儲容器，而是成為了推動人工智能發(fā)展的核心組件。隨著大模型技術(shù)的蓬勃發(fā)展，存儲系統(tǒng)正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。在大模型市場的初期布局中，已有超過400家廠商爭相涌入，模型訓練的“速度”成為了競爭的關(guān)鍵。為了提高GPU的利用效率，存儲系統(tǒng)必須能夠提供TB級的高帶寬和百萬級的高IOPS，以確保模型訓練的高效運行。

此外，隨著模型在各行業(yè)的落地，數(shù)據(jù)的跨域和跨介質(zhì)調(diào)動變得至關(guān)重要，存儲系統(tǒng)需要實現(xiàn)全局命名空間的管理，以支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效匯集和利用。同時，在大模型的行業(yè)化落地過程中，為了提升通用模型的專業(yè)化能力，高質(zhì)量且可重復利用的數(shù)據(jù)集成為了不可或缺的資源。數(shù)據(jù)的安全存儲與可持續(xù)性訪問能力成為了存儲系統(tǒng)必須滿足的重要要求。

AS13000G7：解鎖存儲潛能，賦能AI未來

針對上述挑戰(zhàn)，浪潮信息推出了分布式融合存儲平臺AS13000G7，在性能優(yōu)化、融合互通、韌性保障等多個維度進行了技術(shù)創(chuàng)新。

在性能優(yōu)化方面，AS13000G7通過數(shù)控分離架構(gòu)，減少了數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)發(fā)和拷貝過程中的延遲，單流帶寬可達15GB/s，單節(jié)點帶寬超過100GB/s，相比傳統(tǒng)數(shù)控一體架構(gòu)性能提升60%以上。此外，AS13000G7能夠智能識別大IO和小IO，通過切片處理和聚合處理，將不同規(guī)模的數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)團，并存入全局緩存中，實現(xiàn)小IO性能提升5倍。同時，數(shù)據(jù)緩存預讀功能能夠在訓練過程中提前加載熱點數(shù)據(jù)，進一步提升數(shù)據(jù)加載速度。另外，AS13000G7還設(shè)計了全用戶態(tài)的輕量級IO站，利用多任務并行和無鎖IO處理技術(shù)，實現(xiàn)了延遲降低40%，訓練數(shù)據(jù)加載時間減少30%。

在近期發(fā)布的MLPerf Storage v1.0 AI存儲基準測試中，AS13000G7參與了八項測試并獲得了五項全球第一的成績，如3D-UNet測試中，支持264個模擬加速器，GPU利用率超90%時提供360GB每秒帶寬，單節(jié)點帶寬超120GB每秒；在CosmoFlow模型測試中，樣本讀取時間極短，單客戶端和多客戶端分別提供了18GB/s和52GB/s的帶寬。

在融合互通方面，AS13000G7支持多種接入?yún)f(xié)議，如NFS和S3等，并通過復原數(shù)據(jù)管理實現(xiàn)文件和對象數(shù)據(jù)的協(xié)議互通、語義無損以及性能一致，避免了數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和多份存儲的問題，為用戶節(jié)省了高達50%的存儲空間。同時，AS13000G7還建立了全局統(tǒng)一命名空間，納管所有數(shù)據(jù)，實現(xiàn)跨域、跨介質(zhì)和跨協(xié)議的靈活調(diào)動，提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，并支持10億級文件秒級檢索，有效解決了數(shù)據(jù)孤島問題，方便用戶數(shù)據(jù)訪問與管理。

在韌性保障方面，AS13000G7定期進行亞健康檢測，并通過內(nèi)部冗余保護機制實現(xiàn)免遷移快速重構(gòu)，將TB級重構(gòu)時間降至5分鐘內(nèi)，每次故障恢復時間降低90%。此外，AS13000G7運用AIOps算法預測磁盤故障、容量趨勢、性能趨勢和SSD壽命，其中磁盤故障預測準確率達98%以上，誤報率僅0.007%。在數(shù)據(jù)安全層面，AS13000G7設(shè)置了五層系統(tǒng)防護，采用快篩機器學習和深篩深度學習算法來檢測惡意軟件，漏報率僅為0.029%，誤報率為0.33%。

面向大模型應用，基于AS13000G7的AI存儲解決方案，整合不同盤位存儲設(shè)備形成統(tǒng)一資源池，提供高性能、高利用率和高韌性，滿足數(shù)據(jù)全生命周期需求。結(jié)合AI資源調(diào)度平臺，提升數(shù)據(jù)預讀加載效率30%，已服務眾多AIGC客戶。

在上海某高校的應用案例中，由于該校擁有多個與AI相關(guān)的學科，數(shù)據(jù)導入呈現(xiàn)出多元多態(tài)的特點，業(yè)務需求也涵蓋了數(shù)據(jù)的匯集、處理、訓練和推理等多個環(huán)節(jié)。浪潮信息為其提供32節(jié)點GPU服務器作為計算支持，并配置20個節(jié)點的AS13000G7 24盤位全閃節(jié)點作為存儲資源池，實現(xiàn)對象文件融合存儲，降低總體擁有成本（TCO）達30%，大帶寬高IOPS的特性支持了模型毫秒級讀寫，進一步縮短訓練等待時間40%。

AS13000G7分布式融合存儲平臺以其高性能、高效率和高韌性，成為支持人工智能發(fā)展的理想選擇。在人工智能蓬勃發(fā)展的時代，浪潮信息將憑借其卓越的產(chǎn)品和解決方案，積極應對挑戰(zhàn)，抓住機遇，為構(gòu)建智慧未來奠定了堅實的數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)，成為行業(yè)發(fā)展的重要引領(lǐng)者。