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國內(nèi)大模型百花齊放，據(jù)統(tǒng)計，中國10億以上參數(shù)大模型已發(fā)布79個。

大模型海量計算，對存儲提出了更高要求。而三大存力痛點，制約大模型計算發(fā)展：一是數(shù)據(jù)加載慢，導致訓練時間長；二是數(shù)據(jù)訪問協(xié)議多樣性，要求數(shù)據(jù)訪問效率更高；三是數(shù)據(jù)生命周期管理不完善，數(shù)據(jù)安全風險亟需關注。

基于這些存儲痛點，曙光存儲大模型解決方案升級迭代，攜全新業(yè)內(nèi)首創(chuàng)技術XDS，提供增效、降本、安全的體驗。

增效-首創(chuàng)XDS技術，存算協(xié)同優(yōu)化提升效率

此次大模型解決方案升級迭代，曙光ParaStor首創(chuàng)實現(xiàn)XDS多層級智能加速技術，集算力端、存力端各維度各層級加速引擎為一體，打造高效的存算協(xié)同。

以往AI訓練中，智能芯片若想讀取數(shù)據(jù)，則需先將數(shù)據(jù)存到緩存中，再由CPU發(fā)往智能芯片讀取。CPU與緩存的轉運，導致數(shù)據(jù)調取速度變慢。而XDS技術可實現(xiàn)將數(shù)據(jù)直接加載到智能芯片中，提高訓練過程中數(shù)據(jù)集的加載及處理速度。XDS技術創(chuàng)新在于支持多種智能芯片的直接存取，除了GPU，也支持多款算力端智能芯片直接存取數(shù)據(jù)。XDS技術簡化了存取過程，降低了CPU與緩存壓力，更節(jié)省硬件資源。

在存力端，XDS技術內(nèi)嵌ParaBuffer加速引擎，在AI訓練計算節(jié)點與存儲系統(tǒng)之間構造大內(nèi)存池，將系統(tǒng)整體I/O性能提升數(shù)倍。存算協(xié)同優(yōu)化，使得訓練時間大幅降低，可由數(shù)十天降低至幾天。

降本-多存儲協(xié)議與智能分級，數(shù)據(jù)管理省心可靠

此外，針對數(shù)據(jù)訪問協(xié)議多樣性痛點，曙光ParaStor同時支持文件、對象等多種存儲協(xié)議，可為大模型提供統(tǒng)一的存儲底座。為實現(xiàn)數(shù)據(jù)全生命周期管理，曙光ParaStor具備熱溫冷數(shù)據(jù)智能分級流動，支持給數(shù)據(jù)自定義標簽，過期后自動刪除。

對于AI數(shù)據(jù)存儲的安全可靠，曙光ParaStor憑借全棧自研能力，從操作系統(tǒng)、存儲架構、軟件核心模塊、存儲介質等多層面保障數(shù)據(jù)安全。提升存儲可靠性，降低數(shù)據(jù)管理成本，讓用戶省心省力。

目前，曙光存儲為國內(nèi)某AI新經(jīng)濟獨角獸大模型平臺構建了PB級NVMe全閃存高性能存儲池，從硬件設施到軟件系統(tǒng)，性能、可靠性、安全性皆滿足需求指標，為多個領域帶來增效降本、可靠安全的存儲方案。

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曙光存儲攜業(yè)內(nèi)首創(chuàng)技術，攻克大模型存儲三大痛點