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[導(dǎo)讀]北京2024年12月23日 /美通社/ -- 在當(dāng)今數(shù)字化浪潮洶涌澎湃的時代背景下,大模型技術(shù)猶如一顆璀璨的明星,照亮了科技發(fā)展的廣闊蒼穹,而存儲技術(shù)的變革,作為這一進程中的堅實基石,正日益成為產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界共同矚目的核心焦點。 為此,浪潮信息聯(lián)合DOIT推出《有數(shù)?高端對話》...

北京2024年12月23日 /美通社/ -- 在當(dāng)今數(shù)字化浪潮洶涌澎湃的時代背景下,大模型技術(shù)猶如一顆璀璨的明星,照亮了科技發(fā)展的廣闊蒼穹,而存儲技術(shù)的變革,作為這一進程中的堅實基石,正日益成為產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界共同矚目的核心焦點。

為此,浪潮信息聯(lián)合DOIT推出《有數(shù)?高端對話》欄目,分布式存儲產(chǎn)品線總經(jīng)理姜樂果及DOIT傳媒主編李祥敬,與特邀嘉賓上海交通大學(xué)吳晨濤和中科聞歌陳思含共同圍繞大模型的存儲需求變化,展開了一場深度對話。深入探討大模型時代背景下數(shù)據(jù)存儲的變革之道,共話數(shù)字經(jīng)濟的創(chuàng)新發(fā)展,進一步夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,充分釋放數(shù)據(jù)資源的巨大價值,為廣大行業(yè)同仁及用戶提供價值參考與啟示。

浪潮信息《有數(shù)?高端對話》:大模型時代存儲變革,產(chǎn)學(xué)研用共探新局


大模型驅(qū)動存儲變革

大模型技術(shù)的迅猛發(fā)展對存儲系統(tǒng)提出了極為嚴(yán)苛的要求。以GPT-4為例,其參數(shù)量達(dá)到了2200億,每張GPU配備的HBM顯存帶寬達(dá)1.6TB/s,整體訓(xùn)練所需的顯存容量接近400TB。根據(jù)Meta等公司的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示,大模型在運行過程中會頻繁遭遇內(nèi)存故障,平均每2-3小時便可能導(dǎo)致一次訓(xùn)練中斷,這無疑對存儲系統(tǒng)的安全可靠性提出了極高的標(biāo)準(zhǔn)。吳晨濤教授以GPT-4等前沿模型作為實例,清晰闡明了大容量HBM顯存、高帶寬以及高可靠性是存儲系統(tǒng)不可或缺的三大核心特性。

同時,從宏觀角度出發(fā),吳教授呼吁建立開放的數(shù)據(jù)生態(tài)。在這一生態(tài)中,通過強化監(jiān)管與隱私保護,旨在打破數(shù)據(jù)孤島,促進數(shù)據(jù)的流動與共享,為高質(zhì)量數(shù)據(jù)的充分涌流開辟道路,從而為行業(yè)大模型的發(fā)展提供持續(xù)不斷的動力。

作為存儲廠商的代表,姜樂果從存儲技術(shù)進化的視角出發(fā),詳細(xì)闡述了在大模型驅(qū)動下,傳統(tǒng)計算與當(dāng)前智算中心存儲設(shè)施的全方位變革。在性能層面,智算中心對存儲性能的要求已從百GB級躍遷至TB級,與算力協(xié)同攀升;在容量維度,存儲系統(tǒng)已從PB級大步邁向EB級,輕松應(yīng)對海量數(shù)據(jù)洪流的沖擊。同時,數(shù)據(jù)格式與協(xié)議的多元化與復(fù)雜性日益顯著,這對存儲系統(tǒng)突破兼容壁壘提出了迫切需求。

姜樂果還展示了企業(yè)在數(shù)據(jù)要素市場的積極布局與創(chuàng)新探索。浪潮信息緊跟政策導(dǎo)向,與多方合作伙伴攜手,深入挖掘行業(yè)需求,精心研發(fā)端到端的解決方案及高性能存儲新品。例如,新一代分布式存儲平臺AS13000G7系列產(chǎn)品在MLPerf? AI存儲基準(zhǔn)評測中表現(xiàn)出色,在3D-UNet(醫(yī)學(xué)圖像分割)和CosmoFlow(宇宙學(xué)參數(shù)預(yù)測)兩個應(yīng)用場景共計8項測試中,斬獲5項全球第一,彰顯強大的性能實力,為行業(yè)大模型數(shù)據(jù)存儲難題提供有力支撐。

中科聞歌作為一家專注于復(fù)雜數(shù)據(jù)解析和AI輔助決策的人工智能公司,陳思含分享了中科聞歌在大模型實踐中的寶貴經(jīng)驗。在大模型的發(fā)展歷程中,存儲需求經(jīng)歷了顯著的動態(tài)演變:從早期對訓(xùn)練速度的追求導(dǎo)致存儲性能需求激增,到參數(shù)量膨脹帶來的數(shù)據(jù)量與參數(shù)規(guī)模指數(shù)級增長,再到多模態(tài)數(shù)據(jù)處理對存儲復(fù)雜性的嚴(yán)格要求,以及混合讀寫模式和多樣化應(yīng)用場景引發(fā)的多元化需求。

數(shù)據(jù)質(zhì)量作為行業(yè)大模型發(fā)展的核心驅(qū)動力,中科聞歌在此方面進行了創(chuàng)新實踐。集成了全球多語言媒體數(shù)據(jù)的聞海大數(shù)據(jù)平臺,運用跨模態(tài)AI技術(shù)融合信息,構(gòu)建了垂直領(lǐng)域知識庫,并提供模塊化的智能大屏工具。這一平臺不僅具備全球范圍內(nèi)高效、安全獲取和處理高質(zhì)量數(shù)據(jù)的能力,還成為訓(xùn)練大模型所需高質(zhì)量數(shù)據(jù)的主要數(shù)據(jù)源和知識庫。

在為客戶提供大模型落地產(chǎn)品和系統(tǒng)時,中科聞歌采取了混合模式,即結(jié)合公司自身海量數(shù)據(jù)與用戶的私有行業(yè)數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練和應(yīng)用構(gòu)建,確保了客戶的數(shù)據(jù)安全,避免了數(shù)據(jù)出域的風(fēng)險。

協(xié)同創(chuàng)新下的趨勢展望

展望未來存儲發(fā)展,吳晨濤教授立足學(xué)術(shù)前沿,前瞻性地預(yù)判了關(guān)鍵技術(shù)走向。他認(rèn)為,跨域資源調(diào)度共享技術(shù),特別是基于CXL協(xié)議的內(nèi)存池創(chuàng)新,將打破資源限制,實現(xiàn)全域資源的靈動調(diào)配。同時,優(yōu)化元數(shù)據(jù)管理將提升數(shù)據(jù)檢索與處理效率,而內(nèi)存故障預(yù)測及Checkpointing技術(shù)則能確保系統(tǒng)穩(wěn)定運行,最大限度地減少故障對數(shù)據(jù)處理連續(xù)性和完整性的影響。這些技術(shù)的迭代升級將為存儲技術(shù)的發(fā)展指明方向。

作為存儲廠商的代表,浪潮信息積極擁抱變革,從Storage for AI深度適配需求,到AI for Storage智能賦能提效,再到與大模型企業(yè)緊密合作,精準(zhǔn)挖掘系統(tǒng)性能潛能,為用戶提供更貼合業(yè)務(wù)的產(chǎn)品。

作為大模型企業(yè)的代表,中科聞歌致力于打造高效、安全和可靠的存儲系統(tǒng),以適應(yīng)大模型時代的新要求。在架構(gòu)上,采用存算分離架構(gòu)部署AI-Ready數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施,以加速智能應(yīng)用。在效率提升方面,全閃存存儲憑借其卓越性能成為破局關(guān)鍵,能夠加速數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn),激活數(shù)據(jù)價值。而在安全防護層面,中科聞歌構(gòu)建主動防御體系,從內(nèi)核強化存儲安全,筑牢安全防線。

此次對話欄目的成功舉辦,不僅搭建了產(chǎn)學(xué)研用之間的溝通橋梁,還為各方的深度合作提供了寶貴的機會。各方代表能夠相互交流思想、碰撞火花,共同探討大模型時代下的存儲技術(shù)變革。這一舉措為產(chǎn)學(xué)研用四方攜手共進創(chuàng)造了難得契機,共同迎接大模型時代帶來的存儲變革浪潮,推動我國存儲產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展。

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