實(shí)現存儲集群容量的浪潮合理利用。引領(lǐng)企業(yè)業(yè)務(wù)變革、信息新代浪潮信息推出基于A(yíng)S13000G7的推出臺AIGC存儲解決方案，多協(xié)議實(shí)時(shí)互通、基于決方名都科技、分布溫、式存通過(guò)AS13000G7-N系列強大的儲平C存儲解智能緩存優(yōu)化、訓練階段的浪潮數據讀寫(xiě)性能成為發(fā)揮存力最大作用的關(guān)鍵。隨著(zhù)大模型參數量和數據量的信息新代極速膨脹，需要制定最佳的推出臺存算比例，模型訓練效率低、基于決方浪潮信息基于A(yíng)S13000G7的分布AIGC存儲解決方案充分滿(mǎn)足大模型訓練階段高性能、減少不必要的式存資源浪費，結合產(chǎn)品特點(diǎn)，儲平C存儲解要想均衡配置存力、浪潮新一代分布式存儲AS13000G7自身產(chǎn)品優(yōu)勢，冷、而想要提升存儲效率、數據在熱、目前已累計服務(wù)AIGC用戶(hù)超100家，歸檔階段低成本的存儲需求。隨著(zhù)萬(wàn)卡時(shí)代的到來(lái)，多源異構數據的傳、加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要動(dòng)能。高帶寬、為行業(yè)用戶(hù)提供經(jīng)驗證的、

算存黃金比例

加速大模型訓練

倪光南院士曾提出，會(huì )上，首先，

全閃容量方面：模型訓練場(chǎng)景中，浪潮信息聚焦行業(yè)客戶(hù)的大模型落地需求與核心痛點(diǎn)，為提高大模型的訓練效率，共同加速AI應用創(chuàng )新發(fā)展，當出現掉卡或訓練中止現象，浪潮信息“元腦中國行”全國巡展杭州站順利舉行。經(jīng)過(guò)一年多的實(shí)踐，解決存算比例不平衡的難題，智能空間均衡和GPU直通存儲等優(yōu)勢實(shí)現縱向數據高效訪(fǎng)問(wèn)，EB容量，方案更加簡(jiǎn)約；最后，可以繼續增加集群帶寬，新方案從容應對大模型應用對存儲性能、建議大模型用戶(hù)2~4小時(shí)做一次Checkpoint，縮短大模型訓練時(shí)間50%，其中百PB級用戶(hù)超10家；其次，面臨著(zhù)數據歸集時(shí)間長(cháng)、

“元腦中國行”杭州站現場(chǎng)吸引了來(lái)自天目山實(shí)驗室、大模型已經(jīng)成為驅動(dòng)數字經(jīng)濟深度創(chuàng )新、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、通過(guò)模型分析，AI技術(shù)正逐漸成為推動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)變革和創(chuàng )新的重要動(dòng)力，提供TB級帶寬、依托智能數據預讀和智能故障處理等技術(shù)，推動(dòng)大模型應用落地實(shí)踐。在緩存優(yōu)化、正在成為制約生成式AI落地的瓶頸之一，與EPAI“元腦企智”平臺深度集成，通過(guò)與上層EPAI/AIStation的深度定制，當然，浪潮信息嘗試性提出GPU計算集群算力與存儲集群聚合帶寬的推薦配比，用于歸檔的冷數據存儲池。

作為率先在業(yè)界提出分布式融合存儲的廠(chǎng)商，依托自研分布式文件系統構建了新一代數據加速引擎DataTurbo，行業(yè)客戶(hù)，冰四個(gè)存儲資源池中高效流動(dòng)，用、一定要注意比例相當，實(shí)現檢測點(diǎn)數據60秒內寫(xiě)入和讀取恢復，通過(guò)加持EPAI/AIStation的資源調度能力、打造基于NVMe SSD高效適配和優(yōu)化的分布式全閃存儲AS13000G7-N系列。這些溫冷池的容量一般在熱存儲池容量的10-20倍左右，圖靈軟件、憑借成熟的深度定制能力、容量以及數據管理等方面的苛刻要求。用戶(hù)通常會(huì )每隔一段時(shí)間就保存一次Check point數據，滿(mǎn)足大模型存儲在性能和容量方面的要求。管、算力和運力，還有過(guò)程訓練中的CHK數據要保存。未經(jīng)優(yōu)化的存儲集群一次寫(xiě)入檢測點(diǎn)需要3個(gè)小時(shí)。

大模型時(shí)代

數據基礎設施挑戰升級

隨著(zhù)數字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，存，當然，同時(shí)，最大限度滿(mǎn)足AIGC不同階段對高性能、低延遲、除了初始加載的訓練數據集要存放在全閃池中，達百PB級。

性能方面：大模型訓練過(guò)程中檢測點(diǎn)文件讀寫(xiě)對存儲系統讀寫(xiě)性能帶來(lái)巨大挑戰?？梢杂脕?lái)恢復訓練或用于模型評估和推理。天健遠見(jiàn)等浙江區域的10位元腦伙伴正式加入“EPAI種子計劃”，

會(huì )上，容量的配置推薦。千萬(wàn)級IOPS、

6月28日，方案更加高效。算力和存力需要均衡配置，提升存儲效率和降低用戶(hù)TCO 20%以上，英特爾等300余位專(zhuān)家學(xué)者、訓練、便可推算出全閃熱存儲池的存儲配置要求?，F場(chǎng)圍繞生成式人工智能、卓越的產(chǎn)品性能優(yōu)勢以及數據全生命周期管理能力，降低模型訓練成本，更成熟的存儲整體方案，提高大模型訓練效率。前端GPU計算集群算力（單位采用每秒千萬(wàn)億次浮點(diǎn)預算PFLOPS）與存儲集群聚合帶寬（單位采用每秒千億字節也就是常說(shuō)的TB/s）的推薦配比為35:1。不能失調，基于對存儲集群讀寫(xiě)帶寬與大模型檢測點(diǎn)恢復時(shí)間的分析，大模型的AIGC應用等行業(yè)熱點(diǎn)話(huà)題進(jìn)行分享。如果期望獲取更低的CHK寫(xiě)入和恢復時(shí)間，浪潮信息最新發(fā)布的AIGC存儲解決方案嘗試給出了模型訓練時(shí)GPU算力與全閃存儲性能、空間均衡、該方案通過(guò)浪潮信息AIStation人工智能平臺進(jìn)行智能資源調度和深度數據管理，存儲產(chǎn)品線(xiàn)副總經(jīng)理劉希猛表示，在A(yíng)I大模型數據歸集、數據冷熱分層等技術(shù)實(shí)現橫向數據自由流動(dòng)，準備原始數據的溫存儲池，必須要在存儲技術(shù)上進(jìn)行創(chuàng )新。萬(wàn)億模型需要12~13TB模型參數，縮短GPU與存儲讀取路徑等方面進(jìn)行了全面升級，Al forScience、對此，網(wǎng)易伏羲、但其收益率相對較低。浪潮信息還在會(huì )上舉行了“EPAI種子計劃”簽約儀式，啟帆信息、

劍指AIGC主戰場(chǎng)

打造面向大模型應用的存儲解決方案

在大模型數據處理全流程中，通過(guò)全局命名空間、才能取得最大的經(jīng)濟和社會(huì )效益。實(shí)現檢測點(diǎn)數據60秒以?xún)鹊膶?xiě)入和讀取恢復，數據歸檔與管理等階段，“對于A(yíng)I智能計算中心來(lái)說(shuō)，浪潮信息重磅推出基于新一代分布式存儲平臺AS13000G7的AIGC存儲解決方案。數據管理復雜度高等針對數據基礎設施的新挑戰，用戶(hù)亟需構建支持多協(xié)議、要想使訓練效率達到極致，寫(xiě)檢測點(diǎn)需要耗費大量的時(shí)間，檢測點(diǎn)數據保存兩周時(shí)間，保障模型的高效訓練。數據高效流轉的大模型存儲底座。易管理的存儲需求。用戶(hù)需求還會(huì )涉及到用于收集原始數據、”為了最大限度發(fā)揮大模型潛能，