科大訊飛作為亞太地區(qū)赫赫有名的智能語音和人工智能企業(yè)，擁有語音及語言國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室和認(rèn)知智能全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室。面對(duì)業(yè)界百模大戰(zhàn)，誰可以快速部署高性能大模型訓(xùn)練平臺(tái)，快速訓(xùn)練上線，誰就能先一步搶占市場(chǎng)有利位置。
為此科大訊飛與華為聯(lián)合打造存、算、網(wǎng)全棧國(guó)產(chǎn)化的AI大模型解決方案，共同建設(shè)國(guó)內(nèi)首個(gè)支持萬億參數(shù)大模型訓(xùn)練的萬卡算力平臺(tái)“飛星一號(hào)”。
華為AI數(shù)據(jù)湖解決方案，基于多套OceanStor專業(yè)存儲(chǔ)分級(jí)建設(shè)，依托智能數(shù)據(jù)分級(jí)與多集群故障隔離、高效數(shù)據(jù)治理的高性能存儲(chǔ)，為客戶提供TB級(jí)帶寬，端到端加速AI模型開發(fā)。
大模型建設(shè)中遇到了哪些問題？
星火認(rèn)知大模型從海量數(shù)據(jù)和大規(guī)模知識(shí)中持續(xù)進(jìn)化，實(shí)現(xiàn)了從提出、規(guī)劃到解決問題的全流程閉環(huán)。人工智能技術(shù)從感知理解世界的專用領(lǐng)域向生成創(chuàng)造世界的通用領(lǐng)域進(jìn)行跨越式演進(jìn)，這一過程產(chǎn)生了對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的新挑戰(zhàn)：
GPU利用率低：AI大模型訓(xùn)練以多機(jī)多卡任務(wù)為主，故障頻率高，模型加載和斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)CheckPoint讀寫時(shí)，對(duì)存儲(chǔ)系統(tǒng)IO和帶寬性能要求很高，千卡以上集群平均每天故障1次，斷點(diǎn)恢復(fù)時(shí)間高達(dá)15分鐘+，每次損失幾十萬。
集群分散不可靠：多家存儲(chǔ)“煙囪式”建設(shè)，總?cè)萘繋资甈B，切分成幾十個(gè)PB級(jí)的分散小集群，極大地增加了管理復(fù)雜度，并采用軟硬分離的方式建設(shè)存儲(chǔ)集群，降低了存儲(chǔ)集群的可靠性同時(shí)也降低了帶寬能力。
數(shù)據(jù)治理困難：AI訓(xùn)練集的文件數(shù)量有百億個(gè)，當(dāng)前“煙囪式”存儲(chǔ)集群的建設(shè)模式，形成多個(gè)數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)需要人工遷移，效率低。同時(shí)無全局?jǐn)?shù)據(jù)可視能力，無法識(shí)別冷熱數(shù)據(jù)與高價(jià)值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)難以治理。
綜上可以看到大模型廠商對(duì)存儲(chǔ)的核心訴求是：
1、 高性能的存儲(chǔ)底座，以便支撐多機(jī)多卡的AI集群極致的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)和盡可能快的斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)能力，降低錯(cuò)誤回滾率。
2、 統(tǒng)一的AI存儲(chǔ)數(shù)據(jù)湖管理能力，高效可靠的數(shù)據(jù)治理能力。
優(yōu)質(zhì)存儲(chǔ)成為大模型時(shí)代的“黃金門票”
華為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與科大訊飛聯(lián)合打造中國(guó)首個(gè)萬卡算力平臺(tái)AI數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)底座，針對(duì)通用AI大模型訓(xùn)練，科大訊飛采用算、存分離架構(gòu)，計(jì)算側(cè)追求更加極致的算力釋放，存儲(chǔ)側(cè)部署多套華為OceanStor AI存儲(chǔ)，提供可靠高效的幾十PB可得容量。
AI數(shù)據(jù)湖方案架構(gòu)圖
15min->1min，斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)恢復(fù)速度提升15倍，日節(jié)省幾十萬￥
斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)恢復(fù)速度提升15倍：集群最大提供TB級(jí)大帶寬，縮短CheckPoint讀寫耗時(shí)，斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)恢復(fù)時(shí)長(zhǎng)從15min縮短到1min，速度提升15倍。
集群管理，99.999%高可靠
存儲(chǔ)集群安全可靠：華為OceanStor AI存儲(chǔ)單集群多Storage Pool的方案，管理面合一，數(shù)據(jù)面分離，通過數(shù)據(jù)面隔離避免AI集群故障擴(kuò)散；同時(shí)通過亞健康管理、大比例EC等進(jìn)一步提升存儲(chǔ)可靠性，單集群可靠性達(dá)99.999%。
全生命周期管理TCO降低30%
數(shù)據(jù)治理成本低：統(tǒng)一數(shù)據(jù)湖管理，GFS全局文件系統(tǒng)，無損多協(xié)議互通，免除數(shù)據(jù)孤島，數(shù)據(jù)全局可視、可管，高效流動(dòng)，跨域調(diào)度效率提升3倍，數(shù)據(jù)零拷貝，端到端加速AI模型開發(fā)；千億元數(shù)據(jù)秒級(jí)檢索，智能識(shí)別數(shù)據(jù)熱度，精準(zhǔn)分級(jí)，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)系統(tǒng)性能與容量均衡。
面向未來萬卡/十萬卡更大規(guī)模算力集群華為OceanStor AI存儲(chǔ)專為AI而生，與科大訊飛聯(lián)合打造中國(guó)首個(gè)萬卡算力平臺(tái)AI數(shù)據(jù)湖存儲(chǔ)底座，借助海量數(shù)據(jù)和知識(shí)加速星火認(rèn)知大模型持續(xù)進(jìn)化，共建“讓機(jī)器能聽會(huì)說，能理解會(huì)思考，用AI建設(shè)美好世界”的美好愿景！
滬公網(wǎng)安備 31011202001934號(hào)
建議使用最新版瀏覽器,以獲得最佳瀏覽效果。