從文字生成的ChatGPT，到文生視頻交互的Sora，可以肯定的是，大模型正在快速從單模態(tài)向多模態(tài)演進，推動AI應(yīng)用持續(xù)深化，不斷釋放巨大的價值潛力。未來，AI大模型參數(shù)已達到千億級，原始數(shù)據(jù)更高達PB級，這不僅意味著算力需求將無限接近提升，同時也對數(shù)據(jù)傳輸與存儲帶來極大挑戰(zhàn)。
全閃性能 滿足AI大模型尖端存儲需求
眾所周知，在AI大模型的訓練和推理過程中，數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)量是AI應(yīng)用“智能”的關(guān)鍵“養(yǎng)料”，這對存儲系統(tǒng)的高吞吐、低延遲、高并發(fā)等特性帶來極高要求，采用全閃存介質(zhì)的高性能集群存儲被普遍認為是AI大模型存儲的最佳方案。
面對行業(yè)尖端存儲需求，曙光存儲重磅推出以ParaStor高性能AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為底座的AI大模型存儲解決方案?；谌W存儲能力，可提供千億級文件存儲服務(wù)，接近無限擴展規(guī)模。
曙光存儲首創(chuàng)的XDS技術(shù)嵌入Parabuffer加速引擎，在人工智能培訓計算節(jié)點和存儲系統(tǒng)之間構(gòu)建大內(nèi)存池，將系統(tǒng)的整體I/O性能提高數(shù)倍。存算協(xié)同優(yōu)化顯著降低了訓練時間，可以從幾十天減少到幾天。
全棧自研 穩(wěn)定保障全閃性能表現(xiàn)
除高性能外，AI大模型業(yè)務(wù)開發(fā)訓練也需時刻保障穩(wěn)定運行。目前，業(yè)內(nèi)開源的全閃存儲產(chǎn)品普遍穩(wěn)定性較差，無法發(fā)揮出全閃存儲的全部性能優(yōu)勢。
曙光AI大模型存儲解決方案擁有全棧自研能力，支持基于部件級、節(jié)點級以及系統(tǒng)級和方案級四級安全可靠的機制，保證AI大模型開發(fā)過程當中全生命周期的穩(wěn)定運行。
性價比之選 具備充分成本優(yōu)勢
在AI大模型開發(fā)之路上，成本問題也是行業(yè)從業(yè)者所面臨的一大挑戰(zhàn)。尤其伴隨模型復雜度提升，數(shù)據(jù)處理、設(shè)備部署等成本需要重點考量。
為更好賦能行業(yè)發(fā)展，曙光AI大模型存儲解決方案為客戶提供了高性價比的存儲方案，整體擁有成本更具優(yōu)勢。
目前，這套存儲解決方案已廣泛適用于互聯(lián)網(wǎng)、金融、制造、通信、交通與醫(yī)療等關(guān)鍵行業(yè)的企業(yè)級AI應(yīng)用開發(fā)之中，正在為多種模型開發(fā)提供專用、專業(yè)的創(chuàng)新升級存儲服務(wù)！
