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1:1:1，浪潮信息的AIGC新答卷

来源：责编：时间：2023-09-11 22:34:48 189观看

导读此前我们说过，AS13000融合存储系统是浪潮信息应对AIGC存储的答卷，针对Token、也好，Checkpoint也好，AS13000通过数控分离架构，减少东西向数据量的转发；通过GDS、RMDA技术缩短I/O路径，通过SPDK、缓存零拷贝技术减少I/O路径上的

此前我们说过，AS13000融合存储系统是浪潮信息应对AIGC存储的答卷，针对Token、也好，Checkpoint也好，AS13000通过数控分离架构，减少东西向数据量的转发；通过GDS、RMDA技术缩短I/O路径，通过SPDK、缓存零拷贝技术减少I/O路径上的数据拷贝，以及基于自研NVMe SSD开发的盘控协同技术，减少I/O访问SSD盘的次数，使存储性能得到进一步释放。AS13000全闪单节点带宽超过50GB/s，IOPS超过50万；此外，创新性地引入双控全闪节点，带宽超100GB/s，IOPS超100万，真正使系统具备千万级IOPS、EB级带宽，充分满足AIGC场景对存储系统的苛刻要求。

在8月末，在杭州举行的2023全球闪存峰会期间，浪潮信息重磅发布了高性能分布式存储平台，AS15000G7将AIGC存储又带到了一个新的台阶，与此同时，浪潮信息发布了数据中心算力、全闪、混闪，1:1:1黄金比例建设的原则。

浪潮信息存储产品线副总经理刘希猛表示：“当前，各个厂商纷纷投资硬件，训练自己的大模型，国内已发布的生成式AI模型超过了100个，‘百模争秀’的格局初现，云厂商和运营商对IT硬件的投资往往是成千上万节点规模，而行业大厂投资在几百节点规模，在建设布局时考虑到AI大模型对高性能AI服务器、高吞吐并行存储系统、低延迟RDMA网络的严苛需求，将数据中心的算力、全闪、混闪按照1:1:1黄金比例建设，可实现用户整体投入最小化。”

“一台8卡最先进GPU服务器后端配置的存储节点写带宽要求20GB/s，读带宽要求40GB/s，通常一台全闪存储节点的写带宽是20GB/s，读带宽接近30GB/s，可得到计算节点与全闪节点的数量比例接近1:1。按着数据使用规律，通常热数据和温冷数据的容量配置约为1:10，即全闪单节点容量为50~100TB，混闪节点容量为500~1000TB，全闪节点与混闪节点的数量比例接近1:1。” 刘希猛说。

“我们建议用户整体规划布局，避免在存储扩容、数据迁移和数据管理方面随着业务的增加而力不从心，因此按照算力、全闪、混闪节点数量配比1:1:1来设计规划和部署是目前的最优方案。” 刘希猛继续补充说。

分布式存储产品线总经理姜乐果表示：AS15000G7是在AS13000基础上的升级迭代，如果说AS13000的特点是极致融合，那么AS15000G7的特点则是极致性能。

AS15000G7采用高吞吐并行存储系统，通过GDS、RDMA技术缩短I/O路径；通过智能元数据管理，提前缓存用户数据和文件系统元数据，显著提升数据访问和检索速度；独有的智能网络优化技术，可实现多个子网与指定目的地通信，每对守护进程之间建立多个TCP连接并通信，显著提升网络端口并发能力，实现传输端口带宽翻数倍，时延缩短50%以上，小文件级传输的时延可降至毫秒级。

以GDS（GPU Direct Storage）为例，能够将GPU和外部数据存储的带宽提升2～8倍，当GPU并发度增加的时候，GDS仍然能够保持稳定的低延迟输出，非常适用于AIGC等AI应用场景的应用。通过对于GDS的支持，GPU直接访问存储，从而避免了传统设计应用中，CPU调度带来的访问延迟。可以说，GDS也好，RDMA也好，对于新的访问协议的支持，已经成为了分布式文件系统的基本功，也是追求极致性能的必由之路。

AS15000G7提供了自动化的数据分层和迁移的功能，从而为满足AIGC场景应用提供了更好的支持，因为除了高速并行访问能力之外，AIGC训练、推理中的中间结果数据需要存储和保留，很多都是以冷数据形式呈现，也更加适合混闪阵列的定位，这也是浪潮信息提出全闪、混闪1；1的原因。AS15000G7在产品设计上充分考虑到了这一点，提供了通用型、容量型和性能型的产品类型。通过基于闪存、磁盘、磁带、光盘的灵活配置，可最大程度降低用户的整体投入。

AS15000G7新品同时搭载了AIStation调度平台和InView数据管理平台，通过对AI服务器、网络、存储的智能运维，提高多租户管理、资源分配、数据管理分析的能力和水平。与此同时，AS15000G7保留了多协议实时互访互通和系统扁平扩展的能力，从而能够实现对于多元异构非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等，以及文件、对象、大数据以及视频文件的高效共享。

“1:1:1，也许这样配置比较奢侈，很少有用户能够达到这样的配置，那是因为没有考虑到混合模态、多模态训练的需要。” 刘希猛说。

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