提升存储系统以适应生成式AI大模型的训练需求

AI Generated Content（AIGC）：让AI走进现实你还记得2019年初冬瓜哥做的那个AI和ML的入门视频吗？那时候，AI还只是个娱乐玩具，而如今的AI Generated Content（AIGC）则让AI走进了现实。通过生成和分析多种模态的数据，如文本、图像、音频、视频等，AIGC能够更加精准地理解字里行间的信息，更细致地生成对应的内容。这样的技术已经应用于搜索引擎、艺术创作、影音游戏、文本生成、语音生成、图片生成、视频生成、代码生成、虚拟人生成等领域。AIGC是AI从1.0时代进入2.0时代的重要标志，其具备强大的认知智能，能够充分利用多种数据之间的关联性，提高模型的泛化能力和鲁棒性。而这种技术的突破，使得AI能够突破人类语言的限制，让AI能够更好地理解人类的知识。你可能已经看过某些科幻电影，如《机械公敌》、《Finch》等，描述的是机器人的进化过程。

而现实生活中，AIGC的突破让我们更接近这些科幻电影中的场景。不仅如此，AIGC的出现也让我们重新审视了AI在生产、教育、医疗、工业等领域的应用前景。AIGC可以帮助我们更好地理解人类的知识，更好地服务于人类社会。但是，我们也需要警惕AIGC可能带来的一些风险和挑战。毕竟，AIGC的发展过程中，也需要我们不断地探索和实践，才能够更好地为人类社会带来帮助。生成式人工智能（AIGC）正迅速崛起，并有望在未来十年内占据内容创作的20%。根据Gartner的预测，到2023年，AIGC将贡献出20%的内容，而到2025年，人工智能生成的数据将占比10%。这意味着，我们可能会看到更多由AI创造的文章、视频和音频等内容。生成式AI的市场前景也不可小觑。预计到2032年，生成式人工智能市场规模将达到2,000亿美元，占据整个人工智能支出的20%左右。这个数字相较于当前的5%，可谓是一个显著的增长。

也就是说，未来十年，这个市场可能会每两年翻一番。然而，生成式AI的发展并非一帆风顺。它面临着一些挑战，其中之一就是存储方面的问题。生成式AI需要处理大规模的、多模态的数据，这就要求存储系统能够提供足够的性能和容量。无论是集中式存储还是本地直连存储，现有的存储系统已经无法满足生成式AI的需求。此外，传统的机械硬盘构建的存储系统也无法满足生成式AI对存储系统带宽和时延的要求。因此，我们需要寻找新的存储解决方案来解决这个问题。具体来说，生成式AI在存储方面面临以下挑战：1. 大型数据集：随着数据和模型规模的增长，传统的独立存储已经无法满足应用需求。因此，分布式存储解决方案成为解决这个问题的必然选择。2. 历史数据的完整归档：在某些场景下，生成式AI每天都会产生大量新的数据集，必须将其归档为历史数据。例如，在自动驾驶领域，道路测试车辆收集的数据对于公司来说是非常有价值的资产。

在这种情况下，独立存储已经无法满足需求，分布式存储成为必要的考虑因素。3. 小文件和非结构化数据过多：传统的分布式文件系统难以管理大量小文件，这给元数据存储带来了巨大的负担。对于生成式AI来说，这尤其成为一个问题，特别是对于视觉模型来说。总而言之，生成式AI的发展给存储系统带来了全新的挑战。现有的存储解决方案已经无法满足生成式AI对存储性能和容量的要求。因此，我们需要寻找新的分布式存储解决方案来应对这个挑战。只有通过创新，我们才能迎接未来的挑战，让生成式AI的潜力得到充分发挥。AI存储需求亟待解决，我们需要一种专门针对小文件存储进行优化的分布式存储系统，以保证训练任务高效进行，同时轻松管理海量小文件。现在的云训练数据I/O效率低，对象存储较差的读写性能可能会导致训练过程中出现严重的瓶颈。

生成式AI训练模型的数据呈现来源多、格式多的多源异构现状，传统存储面向单一数据类型设计，需要以搬移数据的方式实现多协议访问，存储成为应用平台的关键瓶颈。模型训练过程中需要持续的低延迟和高带宽，同时也需要EB级大容量存储需求。在块、文件、对象等存储方式中，传统观点认为块存储在低延迟高带宽场景下表现最佳，但是块存储在可扩展性方面却不能令人满意，无法满足现代的数据分析工作负载需求。针对现代工作负载，我们需要采用基于文件和对象的方法，以满足计算方面所产生的横向扩展需求。因此，我们需要在多源异构融合、数据高速传输、海量数据管理等方面持续创新，打造专业的生成式AI存储产品与解决方案。只有全方位的技术升级才能满足不断增长的存储需求，让AI存储变得更加高效、灵活。AI存储：让人工智能更“聪明”的解决方案大家都知道，人工智能和机器学习是当今科技领域的热门话题。

但是，你有没有想过，这些高科技应用需要怎样的存储方式来支持呢？传统观点认为，没有一种存储方式能够满足人工智能、机器学习和分析的所有需求。但是，在浪潮信息AS13000这个老牌分布式存储系统面前，这种观点就显得有点过于武断了。浪潮信息生成式AI存储解决方案，是一套能够真正支撑生成式人工智能全阶段应用的存储方案。它采用了AS13000融合存储技术，提供了全闪、混闪、带库、光盘等多种介质选择，支持文件、对象、大数据、视频等多种数据类型，还可以满足大容量、多协议共享的需求。这个方案具备极致融合、极致性能、极致节能和四级全生命周期存储管理等特点。无论是数据采集、数据准备、数据训练、数据推理还是数据归档，都可以由同一套存储系统提供端到端的支持流程。不仅能满足文本、音频、图像、视频、代码等各种模型需求，还可以处理多模态和全模态的数据。

这个方案不仅能够让人工智能更“聪明”，还具备了极致融合、极致性能、极致节能等特点。它能够帮助人工智能突破海量数据存储的瓶颈，加速释放数据的价值。当然，像这样的解决方案并不是唯一的选择。系统架构师更倾向于基于文件或对象的AI和ML存储，因为它们在容量和性能方面都有优势。但是，我们也不能忽视云存储的优势，它具备灵活性和较低的前期成本，对于长期数据归档来说也是划算的。不过，我们也要看到云存储的缺点，比如延迟和潜在的数据传输成本。所以，对于基于云的人工智能和机器学习系统来说，云存储可能是一个不错的选择，但需要仔细权衡利弊。总的来说，人工智能和机器学习的存储需求是多样化的，没有单一的解决方案能够一刀切。但是，在浪潮信息AS13000这个生成式AI存储解决方案面前，我们有了更多的选择。它具备了强大的性能和灵活的应用支持，能够满足不同场景下的需求。

让我们一起期待，这个存储方案能够为人工智能的未来发展带来更多的突破和惊喜！各位小伙伴们，快来听我给你们讲个故事吧！这是关于浪潮信息的一个神奇的故事，他们提出了一个叫做"协议融合设计"的理念，听起来有点高大上，但其实就是为了应对不同模态的多样性需求而设计的。故事的主角是一个存储集群，这个集群内有很多不同的存储池。每个存储池里可以存储各种各样的数据，比如文本、图片、音频、视频等等。而且，同一份数据还可以被不同的业务场景以文件、对象、大数据以及视频的存储方式进行并行访问。简单来说，就是一套存储可以满足各种不同的使用场景，还能节省存储空间。是不是很神奇呢？故事还没完呢！我们再来看看存储的性能问题。因为这个存储要应付各种各样的数据类型和读写频率，所以对存储系统的要求可不低。

要有100GB级的带宽，100万级的IOPS（指的是每秒可以处理的IO请求次数），简直是要极致性能啊！浪潮信息在软件方面做了很多优化，比如减少数据转发量、缩短I/O路径、减少数据拷贝等等。而在硬件方面，他们优化了IO路径通道，充分发挥硬件性能，让存储系统的带宽超过了50GB/s，IOPS超过了50万！甚至还引入了双控全闪节点，带宽超过100GB/s，IOPS超过100万！简直是太牛了！故事还没有结束哦！我们接着来看看存储的节能问题。浪潮信息最新发布的G7硬件平台，里面有个很有意思的液冷服务器。这个服务器采用了模块化冷板组件设计模式，不仅性能出色，而且节能。而且他们还有风液式、液液式等完善的端到端解决方案，可以为用户打造液冷数据中心交钥匙工程。

甚至还完成了业界首次液冷整机柜批量交付，实现了PUE（数据中心用电效率）！就像给存储穿上了一件环保节能的外衣，真的很厉害！故事还有一个重要的点没有告诉大家呢！就是存储的管理问题。浪潮信息的AI存储方案真的很厉害，他们采用了闪存、磁盘、磁带、光盘四种介质来提供不同的存储资源，并实现了资源的互通和数据全生命周期的管理。他们还可以根据数据的热度识别，自动释放在线存储空间，将海量数据自动归档到光盘库，降低存储成本。而且他们还能满足不同级别应用的存储需求，让冷数据也可以快速回调。简直是存储管理的神器！小伙伴们听了这个故事，是不是觉得很震撼？浪潮信息的协议融合设计理念真的很厉害，不仅满足了不同模态的多样性需求，而且还能提供极致的性能，节省大量的存储空间，实现极致的节能，以及端到端的全生命周期管理。

简直就是存储界的奇迹！所以，小伙伴们，如果你有多模态的需求，又想要存储系统性能超群，节能环保，管理方便，那就快来找浪潮信息吧！他们会给你带来惊喜！四种介质、四类存储节点，让你的数据像热温冷冰一样自由流转，满足各种应用的需求，而且还能灵活配置，一点也不费力。浪潮信息自研的源大模型，已经在全球领先的中文语言大模型"源1.0"中成功落地。这个"源"中文语言大模型有近2500亿个模型参数，算力消耗达到了4000+ PetaFlop/s-day，背后的支撑是AS13000并行存储系统。原始数据经过筛选和处理后，得到了高质量的中文数据，它们都集中在AS13000上存储。在模型训练过程中，存储面临的挑战主要有并发处理小文件的性能和快速保存Checkpoint存档文件的高速写入要求。AS13000采用最新的硬件平台，搭载全闪存和高速网络，确保源的训练过程高效完成。

根据测算，GPT-3使用了10000块GPU，花了30天才能训练完成1750亿参数。而"源1.0"只用了2128个GPU集群，只用了16天就完成了训练，算力效率达到了44.8%，远远超过了MT-NLG和GPT-3等国际知名模型。其中，存储的极致性能功不可没。说到极致性能，就不能不提某个AI独角兽公司了。这家公司计划发布一个拥有5000亿参数量的NLP语言类大模型。为了提高计算效率，他们采用了计算网络和存储网络分离的设计。计算网络采用了高速网络，而存储网络选择了RoCE，并对存储提出了非常明确的要求：不小于3.5PB的高速存储，带宽要求达到300GB，IOPS要求超过350万。在经过全面评估之后，他们选择了浪潮信息的AS13000分布式全闪存储集群。这个存储系统支持高性能的RoCE组网和GPU直通存储功能，为算力集群提供了高性能低延时的数据读取保障。

同时，随着业务的上线，他们还进行了两次在线存储扩容，展现出了非常好的灵活性和容量性能的线性扩展能力。看到这里，不禁让人感叹存储技术的进步。以前，训练一个大模型需要花费大量的时间和资源，而现在，借助于浪潮信息的存储解决方案，训练过程更加高效，节省了时间和成本。不仅如此，存储的性能和容量也得到了极大的提升，满足了各种应用的需求。不管是研究机构还是企业，都能享受到存储技术的红利。不过，存储技术的进步并不只是好处。对于普通用户来说，存储设备的容量越来越大，但是我们的文件却没有变少。手机里的照片、视频、音乐，电脑里的文档、演示稿、电影，这些文件堆积如山，让人感到压力山大。存储技术再先进，也无法解决我们的数据困境。或许，我们需要更多的管理和整理工具，帮助我们找到真正需要的文件，摆脱数据堆积的困扰。总之，存储技术的进步让我们在数据处理方面迈出了重要的一步。

无论是大型模型的训练还是个人数据的管理，存储技术都发挥了重要的作用。希望在未来的发展中，存储技术能够继续创新，为我们带来更多的便利和惊喜。让我们与数据共舞，享受科技带来的便利和乐趣。你认为只有手机和电脑需要存储空间吗？其实，随着人工智能和大数据时代的到来，存储空间的需求也越来越大。而作为其中的一名“功臣”，浪潮信息一直致力于打造高效、可靠的平台型存储产品。他们凭借着“新存储之道”的理念，在AIGC时代迎接存储挑战。大家都知道，随着科技的发展，我们的生活也变得越来越数字化。无论是我们的工作、生活、还是娱乐，都需要用到数据存储。而随着人工智能技术的应用，我们需要处理的数据量也越来越大。这时，你会发现，普通的存储设备已经无法满足我们的需求了。这时，浪潮信息就站了出来，他们看准了这个市场，率先布局AIGC大模型，持续打造平台型存储产品。

这些产品不仅存储空间大，而且速度快、可靠性高，能够满足各种应用场景的需求。作为一家有远见的企业，浪潮信息一直坚持着“新存储之道”的理念。他们认为，存储不仅是硬件的问题，还需要有更智能的软件，才能充分发挥存储设备的性能。在这个方面，浪潮信息做得非常出色。他们通过自主研发的存储虚拟化技术，实现了不同存储设备之间的互通互用，大大提高了存储的效率和利用率。同时，他们还开发了一套基于AI的自动化数据处理系统，让用户能够更轻松地管理数据、快速地找到需要的信息。可以说，浪潮信息的平台型存储产品，已经成为了AIGC时代的存储标杆。无论你是在工作中需要处理大量数据，还是在家里需要保存大量的照片、视频，这些产品都能够帮助你轻松应对各种存储挑战。总之，我们不能低估存储在AIGC时代中的重要性。而浪潮信息在这个领域中的发展，无疑为我们提供了一个更加高效、可靠的存储选项。