智东西作者陈骏达编辑漠影：AI时代的存储变革与挑战

随着AI时代的到来，存储不仅是数据的栖息之地，更是AI模型训练、落地过程中的坚实底座。
在AI开启的存储行业新周期中，存储的性能要求被推至新的高度。
这种追求似乎将AI这一复杂应用场景简单地存储化了。
实际上，AI对存储的需求远不止于性能这一维度本身。
在这种背景下，一种更全面的评估存储系统在AI场景中的表现的指标被寻求。
本文将深入探讨AI时代存储的挑战，以及浪潮信息在AI存储领域取得的突破和成就。

一、AI时代的存储需求与挑战

在AI时代，存储面临的挑战主要来自于复杂应用场景的需求。
除了性能要求外，还需要关注存储解决方案与AI应用场景的契合度。
这种契合度的高低直接影响到AI模型的训练效率和效果。
因此，存储系统需要满足AI场景的需求，包括高带宽、低时延、高效率、高韧性等。

二、MLPerf存储基准测试的重要性与升级

为了评估存储系统在AI场景中的表现，MLPerf存储基准测试应运而生。
该测试面向AI/ML用户的痛点，即存储和计算的平衡及两者的有效利用。
测试中存储架构的多样性和存算节点的非标准化导致性能数据本身的参考价值有所下降。
因此，需要寻找另一种能够更准确地反映存储系统在AI场景表现的指标。
今年9月的新一轮MLPerf存储基准测试成绩中，浪潮信息的分布式存储平台AS13000G7展现了出色的表现，特别是在网络利用率方面展现出优势。

三、浪潮信息在AI存储领域的突破与成就

浪潮信息在AI存储领域取得了多项最佳成绩，这得益于其在性能、效率和韧性方面的技术提升。
浪潮信息通过自研分布式软件栈中的全新数控分离架构解决了分布式存储数据流在节点间流转的转发问题，提高了性能。
通过多协议数据融合技术解决了AI应用场景使用多种数据接入协议造成的存储效率问题。
浪潮信息还通过可靠性主动管理技术、AIOps系统故障预测算法和勒索软件检测技术，满足了AI业务对持续性的要求。

四、浪潮信息存储解决方案的实例分析

以本次测试中3D-UNet场景为例，浪潮信息的存储解决方案展现了高度适配AI场景的特点。
通过减少I/O操作中频繁的上下文切换，降低单次I/O时延，提高了网络利用率，从而有效降低了网络资源的浪费。
在客户端配置双网卡情况下，相比部分解决方案只有50%的网络利用率，浪潮信息的存储解决方案可以节省大量的网络资源。
浪潮信息的存储解决方案已经在互联网企业大模型训练推理场景、大型AI算力中心与某国家重点实验室中成功落地，证明了其在实际应用中的价值。

五、结语：生成式AI的发展与存储的重要性

生成式AI的市场规模正在不断增长，制造业、医疗健康、电信行业和零售业对生成式AI技术的采用率迎来较快增长。
在AI向实发展的进程中，数据是连接物理世界与数字世界的重要桥梁，而存储作为数据的载体，其重要性不言而喻。
浪潮信息通过技术积累和解决方案的提供，在AI存储领域取得了显著成果，为AI行业的发展提供了坚实的支持。
未来，随着生成式AI的深入发展，存储将在AI向实的过程中发挥更关键的作用。

标签： 时延、 服务器、 浪潮信息、

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