北京2023年12月4日 /美通社/ -- 2023年生成式AI和大模型的爆發(fā)，讓我們面對一個變化更加快速也更加激動人心的時代，隨著新質(zhì)生產(chǎn)力和算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展的提出，算力和存儲基礎(chǔ)設(shè)施也面臨著創(chuàng)新與破局，如何在生成式AI和大模型時代，更好地幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化創(chuàng)新？
11月29日，由DOIT傳媒舉辦的"數(shù)智創(chuàng)新·AI未來"—2023中國數(shù)據(jù)與存儲峰會在北京成功舉辦，浪潮信息存儲產(chǎn)品線副總經(jīng)理劉希猛和分布式存儲總經(jīng)理姜樂果受邀參會，分享了存儲在生成式AI和大模型上的創(chuàng)新理念與實(shí)踐，與合作伙伴和客戶共同探討通過創(chuàng)新發(fā)展應(yīng)對快速變化的新時代。
浪潮信息存儲產(chǎn)品線副總經(jīng)理劉希猛
新場景：數(shù)聚AI加速企業(yè)向智能化場景變革
生成式AI和大模型與千行百業(yè)進(jìn)行了全面的融合，帶來了自動駕駛、智能制造、智慧醫(yī)療等AI+創(chuàng)新應(yīng)用場景，這些新的應(yīng)用場景將加速傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)向智能化的變革。
千行百業(yè)的AI+創(chuàng)新應(yīng)用帶來了數(shù)據(jù)爆發(fā)式的增長，數(shù)據(jù)要素在產(chǎn)業(yè)智能化的過程中發(fā)揮著重要作用。IDC最新發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，中國數(shù)據(jù)量規(guī)模將從2022的23.88ZB增長至2027年的76.6ZB，增長幅度為全球第一，其中企業(yè)數(shù)據(jù)量占據(jù)70%，而僅有24%的數(shù)據(jù)被用于分析或AI決策，這意味著企業(yè)將有更大的空間來挖掘數(shù)據(jù)價值。
中國非常重視數(shù)據(jù)要素的作用，發(fā)布了如《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動計(jì)劃》、《數(shù)據(jù)要素白皮書》、《生成式人工智能服務(wù)暫行方法》等一系列政策，推動企業(yè)在激活數(shù)據(jù)要素潛能和加速人工智能領(lǐng)先等方面的發(fā)展。
在AI 時代，原始數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出多源多態(tài)的趨勢，包括文本、圖像、音頻、視頻等有感數(shù)據(jù)以及激光、毫米波、紅外線等無感數(shù)據(jù)，會產(chǎn)生TB級乃至PB級多態(tài)數(shù)據(jù)，這一趨勢給數(shù)據(jù)的存儲、管理和應(yīng)用帶來了新的需求和挑戰(zhàn)。
這些新的需求和挑戰(zhàn)體現(xiàn)在巨量多模態(tài)數(shù)據(jù)、超大讀寫帶寬、超高讀寫IOPS和全生命周期管理四個方面。姜樂果表示，隨著訓(xùn)練模型從LLM（語言）、ALM（音頻）、CV（計(jì)算視覺）、VL（多模態(tài)）到FMLM（混合模態(tài)），對數(shù)據(jù)存儲的要求從PB級到EB級容量需求，從100GB帶寬到TB級帶寬的性能訪問要求，同時還要求在多源異構(gòu)數(shù)據(jù)之間實(shí)現(xiàn)快速轉(zhuǎn)換與傳輸，實(shí)現(xiàn)生命的全生命周期管理，以及數(shù)據(jù)的安全可靠。
新存儲：分布式融合存儲助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)破局創(chuàng)新
面對AI時代多源多態(tài)的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，企業(yè)需要支持多種架構(gòu)、具有持久性、靈活性的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，來部署和實(shí)施生成式AI的創(chuàng)新應(yīng)用。
浪潮信息存儲一直秉持"分層解耦"的理念，提供從數(shù)據(jù)中心、硬件平臺、大模型智算軟件棧OGAI和基礎(chǔ)大模型完整的全棧解決方案，以應(yīng)對生成式AI和大模型時代的全面需求和挑戰(zhàn)。其中解決數(shù)據(jù)多模多態(tài)需求和挑戰(zhàn)的就是分布式融合存儲平臺。
浪潮信息存儲面向生成式AI的分布式融合存儲解決方案結(jié)合生成式AI和大模型的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)推理和數(shù)據(jù)歸檔的五個階段，由同一套存儲提供端到端的數(shù)據(jù)流支持流程，滿足面向文本、音頻、圖像、視頻、代碼以及多模態(tài)和全模態(tài)的模型的需求，具有極致融合、極致容量、極致性能和極致管理四大特點(diǎn)。
極致融合是面向海量、多源、異構(gòu)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)場景，融合多種存儲介質(zhì)、多協(xié)議實(shí)時互訪互通、系統(tǒng)扁平擴(kuò)展，可以用一套存儲實(shí)現(xiàn)多模態(tài)場景應(yīng)用；極致容量是從PB級到EB級甚至是ZB級，通過多種容量算法的加持，讓存儲空間利用達(dá)到最優(yōu)，讓客戶的投資收益最大化；極致性能是通過對存儲性能的極致提升，帶來了超大帶寬和超高IOPS，滿足了生成式AI和大模型場景對存儲的苛刻要求；極致管理提供了閃存、磁盤、磁帶、光盤四種介質(zhì)，以及提供了熱溫冷冰四種存儲資源，實(shí)現(xiàn)了資源的互通，可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期的管理。
劉希猛認(rèn)為，在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)爆發(fā)的生成式AI和大模型時代，無論基于高性能文件、流式對象還是原生大數(shù)據(jù)的智能化應(yīng)用，浪潮信息的分布式存儲平臺都將成為企業(yè)簡化IT部署和實(shí)施生成式AI創(chuàng)新的關(guān)鍵支撐。
新實(shí)踐：在源大模型和企業(yè)AIGC上的創(chuàng)新實(shí)踐
作為全球領(lǐng)先的IT基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)品、方案及服務(wù)提供商，浪潮信息已經(jīng)建立了面向大模型應(yīng)用場景的整體解決方案。
2023年10月，浪潮信息幫助中科大升級其校級"融合計(jì)算平臺"，部署了25個GPU服務(wù)器節(jié)點(diǎn)和40個分布式融合存儲節(jié)點(diǎn)，來滿足不同學(xué)科、領(lǐng)域產(chǎn)生的海量多模態(tài)數(shù)據(jù)需求，助力AI驅(qū)動下的高水平科研創(chuàng)新。
在助力企業(yè)應(yīng)用生成式AI和大模型實(shí)現(xiàn)數(shù)字化創(chuàng)新上，浪潮信息不僅提供了數(shù)據(jù)中心和硬件平臺，還基于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的領(lǐng)先性，為企業(yè)提供了大模型智算軟件棧OGAI和基礎(chǔ)大模型"源2.0"。
劉希猛介紹，大模型智算軟件棧OGAI"元腦生智"是浪潮信息面向以大模型為核心技術(shù)的生成式AI開發(fā)與應(yīng)用場景，提供從集群系統(tǒng)環(huán)境部署到算力調(diào)度保障和大模型開發(fā)管理的全棧全流程的軟件，從而降低大模型算力系統(tǒng)的使用門檻、優(yōu)化大模型的研發(fā)效率，保障大模型的生產(chǎn)與應(yīng)用。
源大模型是浪潮信息存儲支持生成式AI和大模型的最佳實(shí)踐?；诶顺毙畔⒋竽Ｐ驼w方案的"源2.0"大模型已正式發(fā)布，并全面開源，這也將會更好地滿足企業(yè)大模型開發(fā)和應(yīng)用的需求，推動企業(yè)的應(yīng)用創(chuàng)新。
在"源1.0"中文語言大模型的訓(xùn)練中，AS13000就采用最新硬件平臺，搭載全閃SSD和高速IB網(wǎng)絡(luò)，支撐"源1.0"的訓(xùn)練過程高效完成。在近期發(fā)布的"源2.0"大模型中，浪潮信息存儲更是作為模型訓(xùn)練的基座，為數(shù)據(jù)的采集、預(yù)處理、訓(xùn)練和歸檔起到了不可忽視的助力，高靈活可擴(kuò)展的容量為"源2.0"獲取12個PB中文數(shù)學(xué)數(shù)據(jù)提供了堅(jiān)實(shí)的后盾，使模型訓(xùn)練在容量方面不存在瓶頸。
2023年度存儲技術(shù)創(chuàng)新獎：HF18000、AS13000
浪潮信息存儲此次獲得了"2023年度高端存儲產(chǎn)品金獎"和"2023年年度存儲技術(shù)創(chuàng)新獎"。在過去的一年，浪潮信息存儲實(shí)現(xiàn)了金融行業(yè)的六大行、股份制、城商行等用戶的全面突破。
浪潮信息未來將會繼續(xù)秉持著創(chuàng)新的服務(wù)理念，基于浪潮信息的基礎(chǔ)平臺能力和源自JDM的存儲場景共同體定制能力，持續(xù)將先進(jìn)的產(chǎn)品、技術(shù)、解決方案帶給企業(yè)，與客戶和合作伙伴一起攜手共行，幫助企業(yè)加快實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，加速實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，服務(wù)未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型。
