AI大模型技术的迅猛发展正在推动数字基础设施的加速升级。自ChatGPT和Sora等标志性AI应用问世以来，公众对人工智能的理解被彻底刷新，同时，这些大模型的参数数量也呈现指数级增长，对底层的计算能力、网络传输速度和数据存储能力提出了前所未有的挑战。
前言 · 重点概要
在此背景下，英伟达在短短两年内实现了GPU技术的飞跃，从H100升级到H200，将模型训练性能提升了5倍；网络带宽也从25Gbps扩展到200Gbps，通过RDMA技术的广泛应用，网络延迟减少了60%。
与此同时，华为、阿里云、百度智能云和腾讯云等领先企业纷纷推出了专门针对AI大模型的存储解决方案，以应对这一新兴技术挑战。
AI大模型对存储的挑战大算投 · 碎片回声
尽管在AI的发展中，计算能力、算法和数据至关重要，但存储作为承载核心数据的平台，其重要性往往被忽视。
AI大模型的训练不仅需要存储记录数据，更需深入参与数据的整合、传输和应用，对整个训练流程起着至关重要的作用。存储性能的不足可能会导致训练周期延长，严重阻碍模型的发展速度。
随着AI大模型应用的日益普及，众多企业开始意识到存储挑战的严峻性。
AI大模型的研发和生产流程包括数据采集、数据清洗、模型训练和应用四个主要阶段，每个阶段都对存储系统提出了新的要求。
例如，在数据采集阶段，企业需要大容量、成本效益高、可靠性强的存储解决方案。数据清洗阶段的数据量可能达到传统模型的千倍以上，预处理时间可能超过10天，占整个数据挖掘过程的30%。
AI推动存储技术创新大算投 · 碎片回声
根据ARK Invest的预测，到2030年，AI模型的规模有望达到GPT-3的57倍参数和720倍Token，成本却从170亿美元大幅降低至60万美元。
这种成本的显著降低将使计算资源更加经济，但数据处理将成为制约大模型生产的瓶颈。为此，许多企业已经开始采取预防措施。
具体来说，一些公司如百川智能、智谱、元象、碎片回声等已采用腾讯云和闪数的AIGC云存储解决方案，这些方案已被证实能将数据清洗和训练的效率提高一倍，并将所需时间减半。
科大讯飞和中科院等机构选择使用华为的AI存储产品，特别是华为OceanStor A310，它支持从数据整合到模型训练的全流程管理，显著简化了数据处理流程，减少了数据移动需求，并已实现预处理效率提高30%。
存储技术的创新和统一化趋势大算投 · 碎片回声
随着AI大模型的不断发展，数据存储技术也迎来了显著的创新和统一化趋势。各大厂商针对AI大模型生产的全流程，进行了有针对性的存储产品性能优化。
例如，腾讯云的对象存储COS支持多协议、高性能和大带宽，能管理百EB级别的存储规模，极大地支持了PB级别海量数据的采集与处理。腾讯云的自研数据加速器GooseFS显著提高了数据访问速度，优化了数据清洗效率。
在模型训练环节，腾讯云的并行文件存储CFS Turbo专为AI训练场景优化，提供了行业领先的每秒读写吞吐和元数据处理能力，大幅缩短了数据保存时间，提高了整体训练效率。
腾讯云还提供了包括图片隐式水印、内容审核和智能数据检索等功能，确保数据在全生命周期内的合规性和安全性。
总结 · 总而言之
随着AI大模型的快速发展，存储系统面临巨大压力。英伟达等公司通过升级硬件和增加网络带宽来应对这一挑战，同时华为、阿里云、闪数等推出了优化的存储解决方案。
这些系统不仅提高了数据处理速度和效率，还满足了AI对高性能、大容量存储的需求，推动了整个行业的技术进步。
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