華為發表兩款AI儲存新品

發布會現場。 （華為供圖）

【深圳商報訊】（記者 陳姝）人工智慧從大模型逐漸走向超大模型,從單模態走向多模態,資料儲存成為關鍵要素。以存力和算力為中心的大模型時代已經來臨。 7月14日，華為發布大模型時代AI儲存新品，為基礎模型訓練、產業模型訓練、細分場景模型訓練推理提供儲存「最優解」。

華為資料儲存產品線總裁週躍峰表示，企業在開發及實施大模型應用過程中面臨四大挑戰：第一，資料準備時間長，資料來源分散，歸集慢，預處理百TB資料需10天左右；第二，多模態大模型以海量文字、圖片為訓練集，目前海量小檔案的載入速度不足100MB/s，訓練集載入效率低；第三，大模型參數頻繁調優，訓練平台不穩定，平均約2天出現一次訓練中斷，需要Checkpoint機制恢復訓練，故障復原耗時超過一天；最後，大模型實施門檻高，系統搭建繁雜，資源調度難，GPU資源利用率通常不到40% 。

華為針對不同產業、不同場景大模型應用，推出OceanStor A310深度學習資料湖儲存與FusionCube A3000訓/推超融合一體機。其中，OceanStor A310深度學習資料湖存儲，面向基礎/產業大模型資料湖場景，實現從資料歸集、預處理到模型訓練、推理應用的AI全流程海量資料管理。 FusionCube A3000訓/推超融合一體機，面向業界大模型訓練/推理場景，針對百億級模型應用，整合OceanStor A300高效能儲存節點、訓/推節點、交換設備、AI平台軟體與管理運維軟體，為大模型夥伴提供拎包入住式的部署體驗，實現一站式交付。

在接受媒體專訪時，中國工程院院士倪光南表示，數據已成為國家的基礎戰略資源。資料儲存能力（簡稱「存力」）和資訊運算能力（簡稱「算力」）、網路運載能力（簡稱「運力」）都是我國資訊產業發展的核心與基礎，是建立科技強國的戰略支撐。他相信，儲能將成為國家戰略性和基礎性產業，並成為新的國際競爭優勢。

「大模型時代，數據決定AI智能的高度。作為數據的載體，數據存儲成為AI大模型的關鍵基礎設施。」週躍峰在會後接受采訪時表示，中國人工智能產業要高速發展，一定要重視數位化，重視數據和資訊數位化的記錄。數據的準備是實施近期引起轟動的AI大模型時遇到的最大挑戰。根據他的說法，AI大模型的成本主要由算力成本佔了25%，而購買伺服器、資料清洗和預處理等工作的成本佔了22%。可見，資料以及資料的儲存、處理過程變得越來越重要了。這句話的重寫如下：這個重要的地方不僅在於它的資料量增加了，更重要的是在資料處理過程中變得更加複雜了。華為分散式儲存領域副總裁韓振興指出，國內將迎來存力中心的大規模發展，並預測未來將湧現更高效能的儲存產品。

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