華為發布大模型時代AI存儲新品
7月14日消息,華為今日發布大模型時代AI存儲新品,為基礎模型訓練、行業模型訓練,細分場景模型訓練推理提供存儲最優解,釋放AI新動能。
據官方介紹,企業在開發及實施大模型應用過程中,面臨四大挑戰:首先,數據準備時間長,數據來源分散,歸集慢,預處理百TB數據需10天左右;其次,多模態大模型以海量文本、圖片為訓練集,當前海量小文件的加載速度不足100MB/s,訓練集加載效率低;第三,大模型參數頻繁調優,訓練平臺不穩定,平均約2天出現一次訓練中斷,需要Checkpoint機制恢復訓練,故障恢復耗時超過一天;最后,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%。
華為順應大模型時代AI發展趨勢,針對不同行業、不同場景大模型應用,推出OceanStor A310深度學習數據湖存儲與FusionCube A3000訓/推超融合一體機。OceanStor A310深度學習數據湖存儲,面向基礎/行業大模型數據湖場景,實現從數據歸集、預處理到模型訓練、推理應用的AI全流程海量數據管理。
(圖源華為公眾號,下同)
據了解,OceanStor A310單框5U支持業界最高的400GB/s帶寬以及1200萬IOPS的最高性能,可線性擴展至4096節點,實現多協議無損互通。全局文件系統GFS實現跨地域智能數據編織,簡化數據歸集流程;通過近存計算實現近數據預處理,減少數據搬移,預處理效率提升30%。
FusionCube A3000訓/推超融合一體機,面向行業大模型訓練/推理場景,針對百億級模型應用,集成OceanStor A300高性能存儲節點、訓/推節點、交換設備、AI平臺軟件與管理運維軟件,為大模型伙伴提供拎包入住式的部署體驗,實現一站式交付。
FusionCube A3000開箱即用,2小時內即可完成部署。訓/推節點與存儲節點均可獨立水平擴展,以匹配不同規模的模型需求。同時FusionCube A3000通過高性能容器實現多個模型訓練推理任務共享GPU,將資源利用率從40%提升到70%以上。FusionCube A3000支持兩種靈活的商業模式,包括華為昇騰一站式方案,以及開放計算、網絡、AI平臺軟件的第三方伙伴一站式方案。
華為數據存儲產品線總裁周躍峰表示: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。華為數據存儲未來將持續創新,面向AI大模型時代提供多樣化的方案與產品,攜手伙伴共同推進AI賦能千行百業。
圖注:華為數據存儲產品線總裁周躍峰
