6月28日，浪潮信息“元腦中國行”全國巡展杭州站順利舉行。會(huì)上，浪潮信息重磅推出基于新一代分布式存儲(chǔ)平臺(tái)AS13000G7的AIGC存儲(chǔ)解決方案。通過加持EPAI/AIStation的資源調(diào)度能力、新一代分布式存儲(chǔ)AS13000G7自身產(chǎn)品優(yōu)勢(shì)，新方案從容應(yīng)對(duì)大模型應(yīng)用對(duì)存儲(chǔ)性能、容量以及數(shù)據(jù)管理等方面的苛刻要求。同時(shí)，浪潮信息嘗試性提出GPU計(jì)算集群算力與存儲(chǔ)集群聚合帶寬的推薦配比，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)60秒內(nèi)寫入和讀取恢復(fù)，提高大模型訓(xùn)練效率。

大模型時(shí)代

數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)升級(jí)

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，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?jiǎng)恿Γ竽Ｐ鸵呀?jīng)成為驅(qū)動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)深度創(chuàng)新、引領(lǐng)企業(yè)業(yè)務(wù)變革、加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力的重要?jiǎng)幽堋?/p>

會(huì)上，存儲(chǔ)產(chǎn)品線副總經(jīng)理劉希猛表示，隨著大模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的極速膨脹，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的傳、用、管、存，正在成為制約生成式AI落地的瓶頸之一，在AI大模型數(shù)據(jù)歸集、訓(xùn)練、數(shù)據(jù)歸檔與管理等階段，面臨著數(shù)據(jù)歸集時(shí)間長、模型訓(xùn)練效率低、數(shù)據(jù)管理復(fù)雜度高等針對(duì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的新挑戰(zhàn)，用戶亟需構(gòu)建支持多協(xié)議、高帶寬、低延遲、數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的大模型存儲(chǔ)底座。

作為率先在業(yè)界提出分布式融合存儲(chǔ)的廠商，浪潮信息聚焦行業(yè)客戶的大模型落地需求與核心痛點(diǎn)，打造基于NVMe SSD高效適配和優(yōu)化的分布式全閃存儲(chǔ)AS13000G7-N系列。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，在緩存優(yōu)化、空間均衡、縮短GPU與存儲(chǔ)讀取路徑等方面進(jìn)行了全面升級(jí)，提供TB級(jí)帶寬、千萬級(jí)IOPS、EB容量，滿足大模型存儲(chǔ)在性能和容量方面的要求。

劍指AIGC主戰(zhàn)場(chǎng)

打造面向大模型應(yīng)用的存儲(chǔ)解決方案

在大模型數(shù)據(jù)處理全流程中，要想使訓(xùn)練效率達(dá)到極致，減少不必要的資源浪費(fèi)，算力和存力需要均衡配置，訓(xùn)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。而想要提升存儲(chǔ)效率、降低模型訓(xùn)練成本，必須要在存儲(chǔ)技術(shù)上進(jìn)行創(chuàng)新。對(duì)此，浪潮信息推出基于AS13000G7的AIGC存儲(chǔ)解決方案，該方案通過浪潮信息AIStation人工智能平臺(tái)進(jìn)行智能資源調(diào)度和深度數(shù)據(jù)管理，與EPAI“元腦企智”平臺(tái)深度集成，數(shù)據(jù)在熱、溫、冷、冰四個(gè)存儲(chǔ)資源池中高效流動(dòng)，最大限度滿足AIGC不同階段對(duì)高性能、易管理的存儲(chǔ)需求。首先，通過與上層EPAI/AIStation的深度定制，依托智能數(shù)據(jù)預(yù)讀和智能故障處理等技術(shù)，為行業(yè)用戶提供經(jīng)驗(yàn)證的、更成熟的存儲(chǔ)整體方案，目前已累計(jì)服務(wù)AIGC用戶超100家，其中百PB級(jí)用戶超10家；其次，通過全局命名空間、多協(xié)議實(shí)時(shí)互通、數(shù)據(jù)冷熱分層等技術(shù)實(shí)現(xiàn)橫向數(shù)據(jù)自由流動(dòng)，提升存儲(chǔ)效率和降低用戶TCO 20%以上，方案更加簡約；最后，通過AS13000G7-N系列強(qiáng)大的智能緩存優(yōu)化、智能空間均衡和GPU直通存儲(chǔ)等優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)縱向數(shù)據(jù)高效訪問，縮短大模型訓(xùn)練時(shí)間50%，方案更加高效。憑借成熟的深度定制能力、卓越的產(chǎn)品性能優(yōu)勢(shì)以及數(shù)據(jù)全生命周期管理能力，浪潮信息基于AS13000G7的AIGC存儲(chǔ)解決方案充分滿足大模型訓(xùn)練階段高性能、歸檔階段低成本的存儲(chǔ)需求。

算存黃金比例

加速大模型訓(xùn)練

倪光南院士曾提出，“對(duì)于AI智能計(jì)算中心來說，要想均衡配置存力、算力和運(yùn)力，一定要注意比例相當(dāng)，不能失調(diào)，才能取得最大的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益。”為了最大限度發(fā)揮大模型潛能，解決存算比例不平衡的難題，需要制定最佳的存算比例，保障模型的高效訓(xùn)練。浪潮信息最新發(fā)布的AIGC存儲(chǔ)解決方案嘗試給出了模型訓(xùn)練時(shí)GPU算力與全閃存儲(chǔ)性能、容量的配置推薦。

性能方面：大模型訓(xùn)練過程中檢測(cè)點(diǎn)文件讀寫對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)讀寫性能帶來巨大挑戰(zhàn)。萬億模型需要12~13TB模型參數(shù)，寫檢測(cè)點(diǎn)需要耗費(fèi)大量的時(shí)間，未經(jīng)優(yōu)化的存儲(chǔ)集群一次寫入檢測(cè)點(diǎn)需要3個(gè)小時(shí)。基于對(duì)存儲(chǔ)集群讀寫帶寬與大模型檢測(cè)點(diǎn)恢復(fù)時(shí)間的分析，為提高大模型的訓(xùn)練效率，實(shí)現(xiàn)檢測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)60秒以內(nèi)的寫入和讀取恢復(fù)，前端GPU計(jì)算集群算力（單位采用每秒千萬億次浮點(diǎn)預(yù)算PFLOPS）與存儲(chǔ)集群聚合帶寬（單位采用每秒千億字節(jié)也就是常說的TB/s）的推薦配比為35:1。當(dāng)然，如果期望獲取更低的CHK寫入和恢復(fù)時(shí)間，可以繼續(xù)增加集群帶寬，但其收益率相對(duì)較低。

全閃容量方面：模型訓(xùn)練場(chǎng)景中，除了初始加載的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集要存放在全閃池中，還有過程訓(xùn)練中的CHK數(shù)據(jù)要保存。隨著萬卡時(shí)代的到來，當(dāng)出現(xiàn)掉卡或訓(xùn)練中止現(xiàn)象，用戶通常會(huì)每隔一段時(shí)間就保存一次Check point數(shù)據(jù)，可以用來恢復(fù)訓(xùn)練或用于模型評(píng)估和推理。經(jīng)過一年多的實(shí)踐，建議大模型用戶2~4小時(shí)做一次Checkpoint，檢測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù)保存兩周時(shí)間，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)集群容量的合理利用。通過模型分析，結(jié)合產(chǎn)品特點(diǎn)，便可推算出全閃熱存儲(chǔ)池的存儲(chǔ)配置要求。當(dāng)然，用戶需求還會(huì)涉及到用于收集原始數(shù)據(jù)、準(zhǔn)備原始數(shù)據(jù)的溫存儲(chǔ)池，用于歸檔的冷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)池。這些溫冷池的容量一般在熱存儲(chǔ)池容量的10-20倍左右，達(dá)百PB級(jí)。

“元腦中國行”杭州站現(xiàn)場(chǎng)吸引了來自天目山實(shí)驗(yàn)室、網(wǎng)易伏羲、英特爾等300余位專家學(xué)者、產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、行業(yè)客戶，現(xiàn)場(chǎng)圍繞生成式人工智能、Al for Science、大模型的AIGC應(yīng)用等行業(yè)熱點(diǎn)話題進(jìn)行分享。浪潮信息還在會(huì)上舉行了“EPAI種子計(jì)劃”簽約儀式，名都科技、啟帆信息、圖靈軟件、天健遠(yuǎn)見等浙江區(qū)域的10位元腦伙伴正式加入“EPAI種子計(jì)劃”，共同加速AI應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展，推動(dòng)大模型應(yīng)用落地實(shí)踐。