人工智能时代,如何推动存储产业发展?
中新网北京12月18日电 (记者 夏宾)人工智能时代,尤其是在AI大模型兴起后,为存储及算力领域带来了前所未有的发展机遇和挑战。
当前,中国存力生产总量较大,未来需求会持续增长。中国信通院云大所副主任马鹏玮在中国存储大会上介绍,2021年至2023年,中国存力规模稳步发展,2023年增速约20%,存力总规模达到1200艾字节。
在人工智能飞速发展推动下,存储规模也持续扩大。马鹏玮认为,伴随人工智能进入竞速跑阶段,“数据要素”和“人工智能”已成为存储产业发展的新引擎。一方面,数据爆炸式增长以及应用迅速发展,对存储系统提出了可扩展、高可靠、高性能的要求。
另一方面,中国工程院院士孙凝晖表示,AI计算特别“吃”算力,大模型对存储容量与访存带宽的需求在不断增加,这为存储及算力领域带来了前所未有的挑战,高性能、高可靠、高安全、高效能的存储底座显得尤为重要。
如何应对AI带来的存力挑战?《AIGC数据存储研究报告》提出,AIGC促使“以数据为中心”的趋势更加凸显,数据的按需流动和存储是支撑这一划时代技术变革的关键基石之一。
浪潮信息存储首席架构师孙斌对中新网记者表示,AIGC时代,人工智能和数据要素是数据型中心的两类主要负载,存储面临效率、性能等挑战,需要先进存力支撑,先进存力需要新型存储架构。
人工智能负载包括模型的训练和微调,以及模型的落地、推理和应用;数据要素负载包括数据基础设施的建设、数据空间的生成与应用等。信息技术服务公司Gartner预计,到2028年,企业软件应用程序包含具备自主性AI从不到1%提高到33%,30%的企业机构将把数据变现或数据?表纳入其数据战略。
浪潮信息方面认为,新型数据中心面临的六大存力挑战包括数据多样、混合负载、存算协同、安全可信、全局管理和绿色节能。先进存力应是以数据为核心,满足数据全流程、全状态、全生命周期的多维能力,可实现数据的高效处理、容纳、协同、安全、流通和绿色六类特性需求。
由此,面向AIGC时代数据中心存储的两大核心工作场景,浪潮信息存储将提供机柜级存储底座和数据中心级存储底座,以存储架构创新打造先进存力,满足集约高效、一体化数据中心的建设要求。
中国科学院院士、北京航空航天大学教授钱德沛提出了“For AI”的解法:算力网要提供更多、更强的面向AI的计算资源,发展GPU、AI加速器、深度学习处理器等高效支持AI应用的硬件,并与计算范式、模型、算法等实现软硬件协同。
腾讯云混元大模型负责人王迪则表示,面对千亿级关系网络及混元大模型万亿级参数提出的算力需求,其开发了全栈自研的Angel机器学习算力平台,在通信设备、存储效率与构造等方面均实现了突破,“比如,通过5D多维并行与算子优化,端到端的模型推理性能提升至业界的2.3倍。”
人工智能并非只会带来挑战,也潜藏着新机遇。钱德沛说,AI能让算力网的调度、使用和运营管理更加智能、高效、节能,智能化手段也有助于优化计算机与互联网的性能,也更节省能耗。(完)
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