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作者 | 曾響鈴

文 | 響鈴說(shuō)

提到AI、大模型，很多人腦海里最先想到的是算力、算法、數(shù)據(jù)這“三駕馬車(chē)”。

而要論誰(shuí)最重要，恐怕多數(shù)人都會(huì)覺(jué)得是算力。

畢竟，“算力緊缺”的氣氛常常被渲染起來(lái)。

然而，隨著大模型進(jìn)一步演進(jìn)，不同要素的資源配置情況逐步發(fā)生了改變。

其中，數(shù)據(jù)的重要性正提到了前所未有的高度，由此也正在帶來(lái)對(duì)存儲(chǔ)越來(lái)越嚴(yán)苛的要求。

在一個(gè)全新的視角下，數(shù)據(jù)與其背后的“存力”，正在成為影響大模型創(chuàng)新整體過(guò)程的關(guān)鍵因素。

大模型創(chuàng)新從“片面追求”走向“全局視角”，“存力”價(jià)值凸顯

在某種“算力不足恐懼癥”下，前幾年，各個(gè)省市都在大力建設(shè)AI算力中心。

參數(shù)模型有多大、多少卡、每秒多少次運(yùn)算能力……是大家的主要關(guān)心點(diǎn)。

中國(guó)強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)能力與優(yōu)勢(shì)，在新基建這里又繼續(xù)發(fā)光發(fā)熱。

這無(wú)疑對(duì)AI、大模型的發(fā)展帶來(lái)了很多好處，尤其是讓算力問(wèn)題得到紓解。

但是，當(dāng)一個(gè)“急事”快要落定后，我們的目光，就不免要落到全局層面，思考大模型創(chuàng)新在整體上應(yīng)該如何才能做出優(yōu)勢(shì)？

很明顯，算力，只是補(bǔ)了急切的短板，而大模型創(chuàng)新從來(lái)都必須是端到端完成，才能最終展現(xiàn)出場(chǎng)景變革的價(jià)值。

我們知道，大模型訓(xùn)練大體上可以分為數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)預(yù)處理（匿名、打標(biāo)簽等工作）、模型訓(xùn)練、應(yīng)用推理幾個(gè)流程階段。

一個(gè)樸素的邏輯是，要想端到端效率高，一方面要保證每個(gè)階段效率高，另一方面還要讓不同階段的接駁更順暢。

然而，目前這兩個(gè)方面都存在問(wèn)題。

在“接駁”這件事上，在數(shù)據(jù)歸集后，由數(shù)據(jù)預(yù)處理階段邁入模型訓(xùn)練階段，因?yàn)榉蛛x部署、存在數(shù)據(jù)煙囪，跨設(shè)備、跨中心拷貝到數(shù)據(jù)訓(xùn)練場(chǎng)景中去，訓(xùn)練準(zhǔn)備耗時(shí)冗長(zhǎng)——一個(gè)20億數(shù)據(jù)集，拷貝都要準(zhǔn)備整整30天。

要知道，現(xiàn)在大模型的發(fā)展進(jìn)度幾乎是按周刷新。

而這也導(dǎo)致模型訓(xùn)練階段的效率不佳。很多企業(yè)圖省事采用本地盤(pán)做存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)在跨算力服務(wù)器間同步時(shí)讀取效率低(加載1TB數(shù)據(jù)往往需4~6小時(shí))，GPU長(zhǎng)時(shí)間處于等待狀態(tài)造成資源閑置。

這背后，除了跨設(shè)備同步，還疊加有另一重原因，即大模型訓(xùn)練往往存在海量的小文件讀取，小文件的讀寫(xiě)性能較差，極其耗費(fèi)時(shí)間。

而訓(xùn)練階段的效率問(wèn)題還沒(méi)完。

一旦出現(xiàn)故障，或者要優(yōu)化算法，就需要讓GPU停下來(lái)，調(diào)整好了再啟動(dòng)，這種往往持續(xù)數(shù)小時(shí)的百GB，甚至TB級(jí)的Checkpoint斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)的存在，與海量數(shù)據(jù)同步一起，致使GPU資源利用率普遍不高，昂貴的投資被白白浪費(fèi)。

好不容易“熬”到了應(yīng)用推理階段，要想推理效果更好，尤其是規(guī)避“大模型幻覺(jué)”等問(wèn)題，還需要不斷調(diào)取特定的知識(shí)數(shù)據(jù)。

在“全局視角”，大模型創(chuàng)新要解決的問(wèn)題還很多，但從各種問(wèn)題不難看出，它們都與數(shù)據(jù)及其背后的存儲(chǔ)相關(guān)。

所謂AI全流程“全局視角”，其實(shí)可以歸集到“數(shù)據(jù)”視角進(jìn)行整體規(guī)劃。

事實(shí)上，這本身就是數(shù)據(jù)對(duì)大模型越來(lái)越重要的一種端到端流程上體現(xiàn)。

當(dāng)前人工智能大模型的快速發(fā)展依賴大規(guī)模、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)養(yǎng)料，已經(jīng)是普遍的共識(shí)。

在算法都是基于公開(kāi)大模型微調(diào)、走向收斂，算力主要依靠英偉達(dá)、昇騰等提供資源（意味著與企業(yè)的預(yù)算能力掛鉤，企業(yè)能主動(dòng)做的并不多）的情況下，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為AI大模型的差異化變量，優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)越多，模型效果越好，數(shù)據(jù)規(guī)模和質(zhì)量決定AI智能的高度。

與此同時(shí)，AI大模型迭代加速，從單模態(tài)到多模態(tài)對(duì)數(shù)據(jù)的要求并非簡(jiǎn)單的“多加一份模態(tài)的”，而是在參數(shù)規(guī)模和數(shù)據(jù)量上都進(jìn)行著PB到EB的萬(wàn)倍增長(zhǎng)。

可以說(shuō)，“缺數(shù)據(jù)，無(wú)AI”。

更進(jìn)一步看，在數(shù)據(jù)獲取完成后，大部分有關(guān)數(shù)據(jù)的癥結(jié)問(wèn)題，最終又都可以歸結(jié)到存儲(chǔ)是否能夠跟上的問(wèn)題。

因?yàn)椋?strong>AI數(shù)據(jù)存力是人工智能大模型的數(shù)據(jù)載體，與大模型的數(shù)據(jù)歸集、預(yù)處理、訓(xùn)練、推理等全生命周期的流程緊密相關(guān)，存力建設(shè)對(duì)人工智能發(fā)展非常重要。

此外，在數(shù)據(jù)安全性、可靠性等方面，“存力”也發(fā)揮著直接的作用。

在全局視角下，要提升端到端的效率，“算力”跑的快，“存力”也要跟上，算力與數(shù)據(jù)存力一起系統(tǒng)化地構(gòu)成了AI算力基礎(chǔ)設(shè)施。

如果說(shuō)“缺數(shù)據(jù)，無(wú)AI”，那么毫無(wú)疑問(wèn)先進(jìn)數(shù)據(jù)存力將會(huì)是構(gòu)建AI差異化優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。

“全局視角”下，外置高性能共享存儲(chǔ)正在推動(dòng)優(yōu)勢(shì)“存力”的形成

既然存力如此重要，那么企業(yè)要如何構(gòu)建優(yōu)勢(shì)“存力”？

總結(jié)前文，只有能夠解決數(shù)據(jù)歸集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)訓(xùn)練、模型推理等環(huán)節(jié)的低效問(wèn)題，推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)大模型創(chuàng)新端到端效率提升，才能算得上優(yōu)勢(shì)“存力”，而這涉及海量數(shù)據(jù)的復(fù)雜讀寫(xiě)，必須要有高性能共享存儲(chǔ)才能解決。

具體而言，可以得出包括存力在內(nèi)的AI算力基礎(chǔ)設(shè)施面臨著三大挑戰(zhàn)。

集群GPU利用率普遍低于50%；

數(shù)據(jù)加載時(shí)間長(zhǎng)，小時(shí)級(jí)斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)時(shí)間；

語(yǔ)料數(shù)據(jù)規(guī)模大，從單模態(tài)到Sora等多模態(tài)大模型，語(yǔ)料從PB級(jí)到EB級(jí)增加，EB級(jí)的數(shù)據(jù)規(guī)模擴(kuò)張。

這些挑戰(zhàn)，都導(dǎo)向大規(guī)模數(shù)據(jù)集群的可用度上。

換句話說(shuō)，能夠解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集群的可用度的存力，就是好存力。

業(yè)界已經(jīng)有一些領(lǐng)頭羊企業(yè)行動(dòng)起來(lái)了。

例如，英偉達(dá)的SuperPOD參考架構(gòu)，采用了外置高性能共享存儲(chǔ)來(lái)解決AI大模型三大挑戰(zhàn)：

其主要背景，就是數(shù)據(jù)集越來(lái)越大，采用GDS（GPU直通存儲(chǔ)）可以更高效地從存儲(chǔ)中讀取數(shù)據(jù)，提供更高性能和更低時(shí)延。

類(lèi)似做法的不只有英偉達(dá)一家，Meta采用外置共享存儲(chǔ)，支持了數(shù)千個(gè) GPU以同步方式保存和加載Checkpoint，實(shí)現(xiàn)了靈活、高吞吐量的EB級(jí)存儲(chǔ)。

此外，還有DDN（美國(guó)高性能計(jì)算和云存儲(chǔ)廠商）利用外置共享存儲(chǔ)消除在不同存儲(chǔ)之間移動(dòng)數(shù)據(jù)的開(kāi)銷(xiāo)和風(fēng)險(xiǎn)、Net APP利用高性能全閃存存儲(chǔ)提升GPU利用率等。

三大挑戰(zhàn)都被針對(duì)性解決，一種共識(shí)已經(jīng)客觀上形成——采用外置高性能共享存儲(chǔ)，是優(yōu)勢(shì)“存力”的重要可行解。

而在國(guó)內(nèi)，也同樣有這樣的產(chǎn)品和服務(wù)可以選擇。

華為同樣提供外置高性能AI存儲(chǔ)，其AI數(shù)據(jù)湖解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)全局文件系統(tǒng)（統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理、無(wú)論在何處）、上千節(jié)點(diǎn)EB級(jí)系統(tǒng)擴(kuò)展、數(shù)據(jù)智能冷熱分級(jí)、多協(xié)議互通等能力，從而做到提升GPU利用率、大大降低斷點(diǎn)續(xù)訓(xùn)喚醒時(shí)間、滿足EB級(jí)語(yǔ)料存儲(chǔ)要求，最終提升大規(guī)模數(shù)據(jù)集群的可用度，一次性解決AI算力基礎(chǔ)設(shè)施面臨的三大挑戰(zhàn)。

外置高性能共享AI存儲(chǔ)同樣得到了國(guó)內(nèi)廣大政企客戶的認(rèn)可。

目前，華為高性能共享AI存儲(chǔ)已經(jīng)在智算中心、超算中心、國(guó)家實(shí)驗(yàn)室、高教科研、大中型銀行、運(yùn)營(yíng)商、企業(yè) AI 助手等場(chǎng)景下應(yīng)用，服務(wù)科大訊飛、建設(shè)銀行、天翼云智算中心、昌平實(shí)驗(yàn)室、上海交大、中原銀行(智能客服)等客戶。

以科大訊飛為例，早期其數(shù)據(jù)中心采用“開(kāi)源分布式存儲(chǔ)軟件+服務(wù)器硬件”搭建，存在讀寫(xiě)性能不佳（十億小文件數(shù)據(jù)量時(shí)讀寫(xiě)性能陡降）、可靠性不夠充分（故障域小、冗余保護(hù)不足）等掣肘，使得其只能將50PB 數(shù)據(jù)量需要分成多個(gè)存儲(chǔ)集群（為了系統(tǒng)安全性的考慮），出現(xiàn)前文提到的問(wèn)題——AI訓(xùn)練時(shí)需要頻繁地將數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)集群間進(jìn)行搬遷，GPU 利用率不足 50%。

采用華為AI數(shù)據(jù)湖方案后，科大訊飛實(shí)現(xiàn)了一個(gè)集群一個(gè)文件系統(tǒng)即可輕松應(yīng)對(duì)多模態(tài)大模型時(shí)千億~十萬(wàn)億參數(shù)規(guī)模，同時(shí)基于高性能存儲(chǔ)層+大容量存儲(chǔ)層的自動(dòng)數(shù)據(jù)分級(jí)實(shí)現(xiàn)了TCO 最優(yōu)。

高性能，高容量，高密度，高可靠性，高安全性……在科大訊飛激烈競(jìng)逐大模型賽道時(shí)，“存力”不再成為瓶頸，而是帶來(lái)了極大的助力。

這也說(shuō)明，企業(yè)不能因?yàn)闀簳r(shí)沒(méi)有AI平臺(tái)的計(jì)劃就不需要提前準(zhǔn)備“存力”，需要提前規(guī)劃和建設(shè)“Al Ready 的數(shù)據(jù)湖”，否則后續(xù)可能面臨數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸集困難、架構(gòu)無(wú)法平滑演進(jìn)而造成重復(fù)投資建設(shè)等重大問(wèn)題。

而一旦優(yōu)勢(shì)“存力”形成，其給企業(yè)帶來(lái)的四重成本優(yōu)化的價(jià)值也顯現(xiàn)出來(lái)：

1、時(shí)間成本

在全局視角下，外置高性能共享AI存儲(chǔ)解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集群的可用度問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)端到端效率的提升，就是在以加速模型迭代的方式幫助政企搶抓大模型機(jī)遇。

2、財(cái)務(wù)成本

本地盤(pán)雖然采購(gòu)時(shí)架構(gòu)較為低廉，然而優(yōu)質(zhì)存儲(chǔ)方案從長(zhǎng)期可擴(kuò)展性、架構(gòu)平滑演進(jìn)來(lái)看綜合成本卻更低；而且，企業(yè)提前規(guī)劃建設(shè)“AI Ready ”的數(shù)據(jù)湖存力底座，也能夠加速數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的激活，盤(pán)活溫冷數(shù)據(jù)，從而完成數(shù)據(jù)到“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的轉(zhuǎn)化。

3、情緒成本

這是針對(duì)大模型最終用戶而言，更高效的大模型應(yīng)用迭代，以存儲(chǔ)內(nèi)置的知識(shí)庫(kù)建設(shè)幫助推理應(yīng)用，流暢、絲滑、準(zhǔn)確，都能大大提升用戶的體驗(yàn)，減少不信任感，從而更好地實(shí)現(xiàn)價(jià)值轉(zhuǎn)化。

4、社會(huì)責(zé)任成本

馬斯克曾說(shuō)，AI的盡頭是電力，大模型規(guī)模更大，無(wú)論是算力還是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)最終都依賴大量電力供應(yīng)。‘’

而華為外置高性能共享AI存儲(chǔ)除了提升GPU利用率、保證EB級(jí)大規(guī)模數(shù)據(jù)高效訪問(wèn)，其業(yè)界性能最高、容量密度最大的設(shè)計(jì)，還能夠直接幫助客戶減少數(shù)據(jù)中心物理空間、節(jié)省功耗，與綠色低碳的時(shí)代目標(biāo)共振。

總之，外置高性能共享AI存儲(chǔ)在國(guó)內(nèi)外都已經(jīng)有了最佳實(shí)踐，是實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)“存力”的關(guān)鍵選擇。在大模型洪流下，在數(shù)智化轉(zhuǎn)型升級(jí)浪潮中，有需求的政企組織可以盡快行動(dòng)起來(lái)了。

*本文圖片均來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)

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#響鈴說(shuō)   Focusing on企業(yè)數(shù)字化與產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)，這是關(guān)注一切與創(chuàng)業(yè)、產(chǎn)業(yè)和商業(yè)相關(guān)的降本增效新技術(shù)、新模式、新生態(tài) NO.399深度解讀

【完】

曾響鈴

1鈦媒體、人人都是產(chǎn)品經(jīng)理等多家創(chuàng)投、科技網(wǎng)站年度十大作者；

2 虎嘯獎(jiǎng)評(píng)委；長(zhǎng)沙市委統(tǒng)戰(zhàn)部旗下網(wǎng)絡(luò)名人聯(lián)盟成員；

3 作家：【移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)+ 新常態(tài)下的商業(yè)機(jī)會(huì)】等暢銷(xiāo)書(shū)作者；

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5 鈦媒體、36kr、虎嗅、界面、澎湃新聞等近80家專(zhuān)欄作者；

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7 騰訊全媒派榮譽(yù)導(dǎo)師、功夫財(cái)經(jīng)學(xué)者矩陣成員、多家科技智能公司傳播顧問(wèn)。

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