算力跑得快存储性能要跟上-- Infotrend普安存储AI大模型应用

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）与机器人学习（ML）已经逐渐成为引领未来的核心技术。近期火爆市场的Chat GPT AI大模型深度结合AI与机器人学习技术，实现人机交流、学术研究、内容创作等应用，国内行业巨头百度、腾讯、阿里、抖音等企业，近期也纷纷推出新一代大模型应用。随着AI大模型应用深入发展，已渗透至各行业应用场景中，尤其科研大模型种类更是层出不穷。

AI大模型硬件架构包括算力与存力，算力跑得快存力要跟上，两驾马车齐头并进、相互配合，成为影响大模型训练推理效率的关键因素。算力指前端服务器GPU计算，存力除了要求后端存储设备具有海量的存储空间，也要求存储设备提供高效数据读写性能，以提升算力利用率。Infortrend普安科技HPC高性能解决方案，具有高性能、低延迟、高可用和高扩展等优点，能够满足大规模高速数据读写及数据安全需求。

AI大模型训练需要高并发时，通过并行文件系统集群，能提供更高的性能及更多的容量空间。GS支持主流并行文件存储系统集群，单节点（24颗NVMe SSD）提供70GB/s读性能, 节点增加性能成倍增长，15个节点可达1TB/s的读，确保了数据的高速传输，这对于复杂大模型训练来说至关重要，能够加快数据的处理速度，大幅提升大模型训练效率。另外，大模型数据通常是图片、文档等小文件，GS针对海量小文件元数据采用 SSD卷缓存来进一步优化处理速度。

据统计大模型训练数据已达10亿参数规模，需要大量的存储空间存储数据，GS支持横向纵向扩展，通过并行文件系统集群容量可达1EB，并将数据保存在单个命名空间下的同一目录中，分析人员可以在不更改设置的情况下继续工作。

Infortrend 高性能计算方案作为大模型应用中不可或缺的“存力”基石，为AI与ML等高性能计算应用提供快速的数据响应，海量的空间及数据安全保障，成为推动大模型科技创新的重要力量。