AI大模型正在倒逼数字基础设施产业加速升级。

       过去一年半，AI大模型标志性的应用相继出现，从ChatGPT到Sora一次次刷新人们的认知。震撼的背后，是大模型参数指数级的增长。

       这种数据暴涨的压力，快速传导到了大模型的底层基础设施。作为支撑大模型的底座“三大件”——算力、网络、存储，都在快速的迭代。

       算力方面，英伟达用了两年的时间就将GPU从H100升级到了H200，让模型的训练性能提升了5倍。

       网络方面，从之前的25G升级到现在的200G，网络带宽提升了6倍。随着RDMA大规模的应用，网络延迟也降低了60%。

       存储方面，华为、阿里云、百度智能云、腾讯云等大厂，都相继推出了面向AI大模型的存储方案。

       那么作为基础设施的三大件之一的存储，在AI大模型的场景下到底发生了哪些变化？又有哪些新的技术挑战？

1 AI大模型带来的存储挑战

       算力、算法、数据，在发展AI过程中的重要性早已为人所熟知，但是作为数据的承载，存储却往往被忽略。

       在训练AI大模型的过程中，需要大量数据的交换，存储作为数据的基础硬件，并非仅仅只是简单地记录数据，而是深刻参与到了数据归集、流转、利用等大模型训练的全流程。

       如果存储性能不强，那么可能需要耗费大量时间才能完成一次训练，这就会严重制约大模型的发展迭代。

       事实上，不少企业在开发及实施大模型应用过程中，已经开始意识到存储系统所面临的巨大挑战。

       从AI大模型的研发生产流程看，可分为数据采集、清洗、训练和应用四个阶段，各阶段都对存储提出了新的要求，比如：

       在数据采集环节，由于原始训练数据规模海量，且来源多样，企业希望能够有一个大容量、低成本、高可靠的数据存储底座。

       在数据清洗阶段，网络上收集的原始数据是不能直接用于AI模型训练的，需要将多格式、多协议的数据进行清洗、去重、过滤、加工，行业内称其为“数据预处理”。

       与传统单模态小模型训练相比，多模态大模型所需的训练数据量是其1000倍以上，一个典型的百TB级大模型数据集，预处理时长超过10天，占比AI数据挖掘全流程的30%。

       同时，数据预处理伴随高并发处理，对算力消耗巨大。这就要求存储能够提供多协议、高性能的支持，用标准文件的方式完成海量数据的清洗和转换，以缩短数据预处理的时长。

       在模型训练环节，通常会出现训练集加载慢、易中断、数据恢复时间长等问题。

       相较于传统学习模型，大模型训练参数、训练数据集指数级增加，如何实现海量小文件数据集快速加载，降低GPU等待时间是关键。

       目前，主流预训练模型已经有千亿级参数，而频繁的参数调优、网络不稳定、服务器故障等多种因素带来训练过程不稳定，易中断返工，需要Checkpoints机制来确保训练回退到还原点，而不是初始点。

       当前，由于Checkpoints需要天级的恢复时长，导致大模型整体训练周期陡增，而面对单次超大的数据量和未来小时级的频度要求，需要认真考虑如何降低Checkpoints恢复时长。

       因此，存储能否快速地读写checkpoint（检查点）文件，也成了能否高效利用算力资源、提高训练效率的关键。

       在应用阶段，存储需要提供比较丰富的数据审核的能力，来满足鉴黄鉴暴安全合规的诉求，保证大模型生成的内容是合法、合规的方式去使用。

       总的来说，AI大模型训练的效率要达到极致，减少不必要的浪费，必须在数据上下功夫。准确地说，必须要在数据存储技术上进行创新。

2 AI倒逼存储技术创新

       根据投资机构ARK Invest预算，到2030年，产业有望训练出比GPT-3多57倍参数、多720倍Token的AI模型，成本将从今天的170亿美元降至60万美元。

       随着计算价格降低，数据将成为大模型生产的主要限制因素。

       面对数据桎梏问题，不少企业已经开始进行前瞻性布局。

       比如百川智能、智谱、元象等大模型企业，都已采用腾讯云AIGC云存储解决方案来提升效率。

       数据显示，腾讯云AIGC云存储解决方案，可将大模型的数据清洗和训练效率均提升一倍，需要的时间缩短一半。

       科大讯飞、中科院等大模型企业和机构，则采用了华为AI存储相关产品。

       数据显示，华为OceanStor A310可实现从数据归集、预处理到模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理，简化数据归集流程，减少数据搬移，预处理效率提升30%。

       目前，国内各大厂商也相继发布了面向AI大模型场景的存储方案。

       2023年7月，华为发布两款面向AI大模型的存储产品——OceanStor A310深度学习数据湖存储和FusionCube A3000训/推超融合一体机。

       2023年11月云栖大会上，阿里云推出一系列针对大模型场景的存储产品创新，用AI技术赋能AI业务，帮助用户更轻松地管理大规模多模态数据集，提高模型训练、推理的效率和准确性。

       2023年12月，百度智能云发布了“百度沧海·存储”统一技术底座，同时面向数据湖存储和AI存储能力进行了全面增强。

       2024年4月，腾讯云宣布云存储解决方案面向AIGC场景全面升级，针对AI大模型数据采集清洗、训练、推理、数据治理全流程提供全面、高效的云存储支持。

       综合各大厂商的存储技术创新，可以发现技术方向较为统一，都是基于AI大模型生产研发的全流程，对存储产品进行有针对性的性能优化。

       以腾讯云为例，在数据采集与清洗环节，首先需要存储能够支持多协议、高性能、大带宽。

       因此，腾讯云对象存储COS能够支持单集群管理百EB级别存储规模，提供便捷、高效的数据公网接入能力，并支持多种协议，充分支持大模型PB级别的海量数据采集。

       同时，数据清洗时，大数据引擎需要快速地读取并过滤出有效数据。腾讯云对象存储COS通过自研数据加速器GooseFS提升数据访问性能，实现了高达数TBps的读取带宽，支撑计算高速运行，大大提升数据清洗效率。

       在模型训练环节，通常需要每2-4小时保存一次训练成果，以便能在GPU故障时时能回滚。

       腾讯云自主研发并行文件存储CFS Turbo，面向AIGC训练场景的进行了专门优化，每秒总读写吞吐达到TiB/s级别，每秒元数据性能高达百万OPS，均为业界第一。3TB checkpoint写入时间从10分钟，缩短至10秒内，使大模型训练效率大幅提升。

       大模型推理场景对数据安全与可追溯性提出更高要求。

       腾讯云数据万象CI为此提供图片隐式水印、AIGC内容审核、智能数据检索MetaInsight等能力，为数据生产从“用户输入——预处理——内容审核——版权保护——安全分发——信息检索”业务全流程提供有力支撑，优化AIGC内容生产与管理模式，顺应监管导向，拓宽存储边界。

       同时，随着训练数据和推理数据的增长，需要提供低成本的存储能力，减少存储开销。腾讯云对象存储服务提供了高达12个9的数据持久性和99.995%的数据可用性，能够为业务提供持续可用的存储服务。

       总的来说，随着AI大模型的推进，数据存储出现了新的趋势。市场渴望更高性能、大容量、低成本的存储产品，并加速大模型各个环节的融合和效率提升。

       而各大厂商也在通过技术创新不断满足大模型各环节的需求，为企业实施大模型降低门槛。

       在AI大模型的倒逼下，存储创新已在路上。

       原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/4qTdRf7IlsvhmYMHTwjs-g