極客網(wǎng)·極客觀察（朱飛）7月24日“千模大戰(zhàn)”時(shí)代，算力與數(shù)據(jù)成為大模型“競(jìng)爭(zhēng)”的核心戰(zhàn)場(chǎng)。不過對(duì)于廣大中小企業(yè)和組織來(lái)說(shuō)，大模型對(duì)計(jì)算資源的需求、超百億甚至千億級(jí)的參數(shù)規(guī)模、體系架構(gòu)設(shè)計(jì)的高難度，提升了其邁入行業(yè)大模型應(yīng)用的門檻。然而大模型的發(fā)展不會(huì)永遠(yuǎn)停留在模型參數(shù)的疊加和算力的堆砌，如何將大模型與企業(yè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合才是引爆未來(lái)價(jià)值的增長(zhǎng)點(diǎn)。

將通用模型和各領(lǐng)域?qū)Ｓ兄R(shí)數(shù)據(jù)結(jié)合，企業(yè)不必從零開始構(gòu)建基礎(chǔ)大模型，而是在已有大模型基礎(chǔ)之上，融入自身領(lǐng)域行業(yè)知識(shí)，訓(xùn)練生成行業(yè)專用大模型，通過實(shí)踐推理反哺提升專用大模型能力，向垂直化、行業(yè)化發(fā)展是大模型技術(shù)落地應(yīng)用的優(yōu)選方向。然而對(duì)于企業(yè)來(lái)講，基于云端大模型訓(xùn)練\推理存在數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)；基于本地化訓(xùn)練\推理，面臨安裝部署繁瑣、復(fù)雜、硬件資源使用效率低、成本高昂的問題。那么，到底該如何降低企業(yè)大模型的部署和使用門檻呢？

7月14日，在大模型時(shí)代AI存儲(chǔ)新品發(fā)布會(huì)上，華為面向行業(yè)大模型訓(xùn)練/推理場(chǎng)景，重磅發(fā)布FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機(jī)，2小時(shí)即可完成開局，真正做到開箱即用。整柜采用存算分離架構(gòu)，存、算可以靈活獨(dú)立擴(kuò)展，幫助企業(yè)最大化降低安裝、部署門檻。內(nèi)置OceanStor A300高性能存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)AI大模型訓(xùn)練、推理加速，速度快人一步。

一站式方案，行業(yè)大模型交付新模式

FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機(jī)針對(duì)百億級(jí)模型應(yīng)用，集成存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)、訓(xùn)/推節(jié)點(diǎn)、交換設(shè)備、AI平臺(tái)軟件，以及管理運(yùn)維軟件，免去大量適配調(diào)優(yōu)、系統(tǒng)搭建的成本，為大模型伙伴提供“拎包入住”式的部署體驗(yàn)，2小時(shí)內(nèi)即可完成部署。預(yù)制業(yè)界主流AI模型，即開即用，即用即開發(fā)。

FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機(jī)采用存算分離架構(gòu)實(shí)現(xiàn)訓(xùn)/推節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)解耦，支持兩種交付模式：包括華為昇騰一站式方案；以及開放計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、AI平臺(tái)軟件的第三方伙伴一站式方案。前者全棧采用華為自研OceanStor A300高性能存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)、計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品及AI平臺(tái)軟件，能夠最大化發(fā)揮AI軟硬件協(xié)同的澎湃性能；后者同樣基于華為OceanStor A300高性能存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，但廣泛支持第三方GPU算力、交換機(jī)設(shè)備和AI平臺(tái)軟件，用戶可根據(jù)自身行業(yè)特性和場(chǎng)景應(yīng)用按需選擇。

高集成更有高性能

簡(jiǎn)單對(duì)比不難發(fā)現(xiàn)，這兩種交付模式有一個(gè)共同點(diǎn)，即均基于華為自研存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)OceanStor A300構(gòu)建?！按竽Ｐ蜁r(shí)代，數(shù)據(jù)決定AI智能的高度。作為數(shù)據(jù)的載體，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成為AI大模型的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施?！睋Q言之，AI大模型時(shí)代，需要新的AI存儲(chǔ)產(chǎn)品提供數(shù)據(jù)“最優(yōu)解”。內(nèi)置于FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機(jī)中的OceanStor A300高性能存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，正是華為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為大模型訓(xùn)練推理創(chuàng)新構(gòu)筑的數(shù)據(jù)之“基”。

OceanStor A300采用NFS over RDMA高速低時(shí)延協(xié)議，顯著降低I/O延遲；通過國(guó)內(nèi)首創(chuàng)NFS+協(xié)議，實(shí)現(xiàn)多鏈路聚合，大幅提升主機(jī)訪問性能；通過Flashlink?盤控配合智能算法，達(dá)到永快一步平穩(wěn)性能。

得益于此，根植于OceanStor A300之上的FusionCube A3000訓(xùn)/推超融合一體機(jī)，存儲(chǔ)單節(jié)點(diǎn)支持高達(dá)50GB/s的帶寬以及180萬(wàn)IOPS，性能數(shù)倍領(lǐng)先于業(yè)內(nèi)同類產(chǎn)品。

黑科技加持實(shí)現(xiàn)資源共享，大幅提高GPU使用效率

用戶搭建深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練環(huán)境,需要安裝Python、TensorFlow、GPU驅(qū)動(dòng)等,如果要從開發(fā)環(huán)境到測(cè)試環(huán)境,再?gòu)臏y(cè)試環(huán)境到生成環(huán)境,涉及環(huán)境遷移過程中需要花費(fèi)大量精力來(lái)保證環(huán)境的一致性。

容器帶來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)化能力可以將相關(guān)軟件一并打包到鏡像中,一次構(gòu)建,即可在不同平臺(tái)運(yùn)行,極大降低安裝、部署的復(fù)雜度;同時(shí)各容器間相互隔離,可實(shí)現(xiàn)多訓(xùn)練框架并存,而且每一個(gè)框架都可以獨(dú)立進(jìn)行升級(jí)而不會(huì)影響其他業(yè)務(wù),降低日常運(yùn)維的難度,讓客戶可以將更多的精力集中在AI訓(xùn)練上。

華為通過高性能容器軟件，實(shí)現(xiàn)CPU和GPU等資源的池化共享。傳統(tǒng)的IT系統(tǒng)會(huì)為每個(gè)應(yīng)用預(yù)留一定的物理算力資源，也意味著CPU或GPU資源將被獨(dú)占，資源的利用率通常低于40%。而通過容器應(yīng)用共享CPU與GPU的資源池，資源的利用率將提升至超過70%，幫助企業(yè)達(dá)成降本增效。

面向新一輪AI浪潮的大模型時(shí)代，華為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)持續(xù)突破黑科技，以創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施為數(shù)據(jù)智能應(yīng)用筑“基”，開創(chuàng)行業(yè)大模型一站式交付新模式，大幅降低AI大模型的部署和使用門檻，開啟AI賦能千行百業(yè)的加速度！

春風(fēng)來(lái)不遠(yuǎn)，只在屋東頭！FusionCube A3000很近，“AI”不遠(yuǎn)！

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