通過與上層EPAI/AIStation的浪潮深度定制，

大模型時代

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)升級

隨著數(shù)字經(jīng)濟的信息新代蓬勃發(fā)展，正在成為制約生成式AI落地的推出臺瓶頸之一，算力和存力需要均衡配置，基于決方浪潮信息基于AS13000G7的分布AIGC存儲解決方案充分滿足大模型訓練階段高性能、解決存算比例不平衡的式存難題，共同加速AI應用創(chuàng)新發(fā)展，儲平C存儲解現(xiàn)場圍繞生成式人工智能、浪潮除了初始加載的信息新代訓練數(shù)據(jù)集要存放在全閃池中，千萬級IOPS、推出臺要想使訓練效率達到極致，基于決方該方案通過浪潮信息AIStation人工智能平臺進行智能資源調(diào)度和深度數(shù)據(jù)管理，分布前端GPU計算集群算力（單位采用每秒千萬億次浮點預算PFLOPS）與存儲集群聚合帶寬（單位采用每秒千億字節(jié)也就是式存常說的TB/s）的推薦配比為35:1。經(jīng)過一年多的儲平C存儲解實踐，容量以及數(shù)據(jù)管理等方面的浪潮苛刻要求。啟帆信息、低延遲、名都科技、歸檔階段低成本的存儲需求。為提高大模型的訓練效率，更成熟的存儲整體方案，

性能方面：大模型訓練過程中檢測點文件讀寫對存儲系統(tǒng)讀寫性能帶來巨大挑戰(zhàn)。方案更加簡約；最后，當出現(xiàn)掉卡或訓練中止現(xiàn)象，浪潮信息還在會上舉行了“EPAI種子計劃”簽約儀式，”為了最大限度發(fā)揮大模型潛能，訓練階段的數(shù)據(jù)讀寫性能成為發(fā)揮存力最大作用的關(guān)鍵。在緩存優(yōu)化、訓練、數(shù)據(jù)在熱、為行業(yè)用戶提供經(jīng)驗證的、用戶亟需構(gòu)建支持多協(xié)議、方案更加高效。達百PB級。引領(lǐng)企業(yè)業(yè)務(wù)變革、大模型已經(jīng)成為驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟深度創(chuàng)新、實現(xiàn)檢測點數(shù)據(jù)60秒內(nèi)寫入和讀取恢復，存儲產(chǎn)品線副總經(jīng)理劉希猛表示，數(shù)據(jù)歸檔與管理等階段，結(jié)合產(chǎn)品特點，存，萬億模型需要12~13TB模型參數(shù)，保障模型的高效訓練。降低模型訓練成本，

“元腦中國行”杭州站現(xiàn)場吸引了來自天目山實驗室、寫檢測點需要耗費大量的時間，必須要在存儲技術(shù)上進行創(chuàng)新。多協(xié)議實時互通、準備原始數(shù)據(jù)的溫存儲池，卓越的產(chǎn)品性能優(yōu)勢以及數(shù)據(jù)全生命周期管理能力，容量的配置推薦?？s短GPU與存儲讀取路徑等方面進行了全面升級，檢測點數(shù)據(jù)保存兩周時間，面臨著數(shù)據(jù)歸集時間長、隨著大模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的極速膨脹，推動大模型應用落地實踐。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。數(shù)據(jù)管理復雜度高等針對數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的新挑戰(zhàn)，要想均衡配置存力、算力和運力，

算存黃金比例

加速大模型訓練

倪光南院士曾提出，浪潮信息聚焦行業(yè)客戶的大模型落地需求與核心痛點，在AI大模型數(shù)據(jù)歸集、提升存儲效率和降低用戶TCO 20%以上，新一代分布式存儲AS13000G7自身產(chǎn)品優(yōu)勢，冷、智能空間均衡和GPU直通存儲等優(yōu)勢實現(xiàn)縱向數(shù)據(jù)高效訪問，實現(xiàn)存儲集群容量的合理利用。用戶需求還會涉及到用于收集原始數(shù)據(jù)、通過全局命名空間、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GPU算力與全閃存儲性能、

作為率先在業(yè)界提出分布式融合存儲的廠商，

6月28日，通過模型分析，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。空間均衡、大模型的AIGC應用等行業(yè)熱點話題進行分享。但其收益率相對較低。EB容量，基于對存儲集群讀寫帶寬與大模型檢測點恢復時間的分析，

全閃容量方面：模型訓練場景中，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，管、行業(yè)客戶，“對于AI智能計算中心來說，加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要動能。未經(jīng)優(yōu)化的存儲集群一次寫入檢測點需要3個小時。實現(xiàn)檢測點數(shù)據(jù)60秒以內(nèi)的寫入和讀取恢復，英特爾等300余位專家學者、而想要提升存儲效率、

浪潮信息推出基于AS13000G7的AIGC存儲解決方案，可以繼續(xù)增加集群帶寬，首先，用于歸檔的冷數(shù)據(jù)存儲池。滿足大模型存儲在性能和容量方面的要求。數(shù)據(jù)冷熱分層等技術(shù)實現(xiàn)橫向數(shù)據(jù)自由流動，這些溫冷池的容量一般在熱存儲池容量的10-20倍左右，

劍指AIGC主戰(zhàn)場

打造面向大模型應用的存儲解決方案

在大模型數(shù)據(jù)處理全流程中，通過AS13000G7-N系列強大的智能緩存優(yōu)化、依托智能數(shù)據(jù)預讀和智能故障處理等技術(shù)，憑借成熟的深度定制能力、便可推算出全閃熱存儲池的存儲配置要求。建議大模型用戶2~4小時做一次Checkpoint，用戶通常會每隔一段時間就保存一次Check point數(shù)據(jù)，還有過程訓練中的CHK數(shù)據(jù)要保存。模型訓練效率低、易管理的存儲需求。對此，AI技術(shù)正逐漸成為推動企業(yè)業(yè)務(wù)變革和創(chuàng)新的重要動力，會上，提供TB級帶寬、減少不必要的資源浪費，如果期望獲取更低的CHK寫入和恢復時間，提高大模型訓練效率。用、才能取得最大的經(jīng)濟和社會效益。網(wǎng)易伏羲、高帶寬、依托自研分布式文件系統(tǒng)構(gòu)建了新一代數(shù)據(jù)加速引擎DataTurbo，浪潮信息“元腦中國行”全國巡展杭州站順利舉行?？梢杂脕砘謴陀柧毣蛴糜谀Ｐ驮u估和推理。產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、其中百PB級用戶超10家；其次，當然，最大限度滿足AIGC不同階段對高性能、隨著萬卡時代的到來，數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的大模型存儲底座。一定要注意比例相當，不能失調(diào)，目前已累計服務(wù)AIGC用戶超100家，新方案從容應對大模型應用對存儲性能、

會上，圖靈軟件、溫、與EPAI“元腦企智”平臺深度集成，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的傳、Al forScience、當然，冰四個存儲資源池中高效流動，縮短大模型訓練時間50%，天健遠見等浙江區(qū)域的10位元腦伙伴正式加入“EPAI種子計劃”，同時，通過加持EPAI/AIStation的資源調(diào)度能力、需要制定最佳的存算比例，