北京2024年7月2日 /美通社/ -- AIGC作為當下最火的技術話題，其業(yè)務流程涉及到數(shù)據(jù)的采集、處理、訓練、推理和歸檔五個階段，每個階段都面臨著不同的存儲需求和挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量的爆炸性增長，特別是隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速增長，對存儲系統(tǒng)的擴展性和服務兼容性也提出了新的挑戰(zhàn)。
在2024年數(shù)據(jù)基礎設施技術峰會上，浪潮信息分布式存儲產(chǎn)品線架構(gòu)師Lance Sun博士發(fā)表了題目為"高效數(shù)據(jù)編排，加速釋放數(shù)據(jù)潛能"的主旨演講，詳細討論了高效數(shù)據(jù)編排對于解決上述挑戰(zhàn)，并釋放數(shù)據(jù)潛能的重要性。
AIGC帶來的存儲挑戰(zhàn)凸顯了數(shù)據(jù)的重要性
首先，Lance Sun博士詳細介紹了AIGC對存儲提出的需求和挑戰(zhàn)，讓我們對AIGC的業(yè)務流程和對數(shù)據(jù)存儲的需求有了更深入的認識。
第一個是巨量多模態(tài)數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。很多大語言模型都采用了來自Common Crawl的數(shù)據(jù)集，這個組織在過去17年已經(jīng)采集了2500億網(wǎng)頁，現(xiàn)在還在持續(xù)收集更多。IDC預測，到2025年，全球數(shù)據(jù)總量將超過175ZB，這種增長對存儲系統(tǒng)的多樣性和擴展性帶來了挑戰(zhàn)。
第二個挑戰(zhàn)是對超大讀寫帶寬的需求。在訓練階段，checkpoint的管理是關鍵，良好的存儲性能應在12分鐘內(nèi)完成checkpoint的讀寫操作，確保不拖慢整個訓練過程。同時，由于GPU成本高昂，更高的存儲性能可以減少顯卡的等待時間，減少資源浪費。
第三個挑戰(zhàn)是對于讀寫IOPS的更高需求。千億級文件的快速訪問對IOPS有著極高要求，在某些采用shuffle洗牌策略的訓練過程，如果IOPS性能不夠，會導致元數(shù)據(jù)服務器產(chǎn)生大量的通信阻塞，同時會造成GPU集群等待，影響訓練效率，造成資源浪費。
第四個挑戰(zhàn)在于數(shù)據(jù)全生命周期管理。在數(shù)據(jù)清洗和標注算法日益發(fā)展的今天，數(shù)據(jù)作為企業(yè)的核心資產(chǎn)，企業(yè)需要對數(shù)據(jù)進行長期保存。于是，如何將數(shù)據(jù)以較低的成本安全存儲起來，也成為更重要的課題。
為了說明高質(zhì)量數(shù)據(jù)的重要性，Lance Sun博士還提到了ImageNet數(shù)據(jù)集。作為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，它極大地推動了深度學習算法的發(fā)展。2012年，AlexNet在ImageNet挑戰(zhàn)賽上取得成功，這不僅驗證了深度學習模型處理復雜視覺任務的能力，也激發(fā)了后續(xù)研究和多種新算法的產(chǎn)生。
由此可見，數(shù)據(jù)的采集和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)清洗，對AI的發(fā)展至關重要的。過去十多年的時間里，語言類模型的數(shù)據(jù)集規(guī)模，模型參數(shù)規(guī)模，AI芯片計算能力和數(shù)據(jù)存儲需求都發(fā)生了顯著變化。
AIGC在數(shù)據(jù)歸集面臨的挑戰(zhàn)與浪潮信息的解決之道
在數(shù)據(jù)存儲方面，隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模和多樣性增加，越發(fā)依賴更大規(guī)模的存儲服務器集群。Lance Sun博士介紹稱，很多傳統(tǒng)行業(yè)都積累了大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)需要在不同的存儲系統(tǒng)間進行高效的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)以支持AI和大數(shù)據(jù)分析，這在現(xiàn)有的存儲架構(gòu)中造成了數(shù)據(jù)流動的效率問題。
事實上，多數(shù)據(jù)中心和異構(gòu)存儲環(huán)境中數(shù)據(jù)遷移面臨很多挑戰(zhàn)，對此，Lance Sun博士總結(jié)了三點：
第一點，數(shù)據(jù)訪問分散。數(shù)據(jù)遷移的過程對用戶來說是不透明的，嚴重依賴第三方遷移軟件，而且受網(wǎng)絡波動和存儲性能的影響，容易導致數(shù)據(jù)遷移時間過長，增加操作的不確定性和復雜性。
第二點，空間和時間成本的浪費。遷移過程常用糾刪或副本機制來提高可靠性，但這會導致時間和空間成本大幅增加。此外，這一過程還嚴重依賴于第三方遷移軟件的性能，不同存儲平臺的使用容量差異可能導致數(shù)據(jù)副本遷移時出現(xiàn)容量不均衡問題。
第三點，運維復雜性增加。由于不同存儲產(chǎn)品的特性差異，使得存儲廠商各自發(fā)展出不同的運維管理系統(tǒng)，數(shù)據(jù)的頻繁遷移或長時間遷移導致數(shù)據(jù)管理混亂，導致運維時間和成本顯著增加。
為了應對多數(shù)據(jù)中心和異構(gòu)存儲環(huán)境中數(shù)據(jù)管理和遷移挑戰(zhàn)，浪潮信息存儲進行了大量工作，基于AS13000構(gòu)建了一套全局數(shù)據(jù)管理平臺。
在全局數(shù)據(jù)管理平臺的最上層，通過一個統(tǒng)一的全局命名空間提供用戶視角的完全統(tǒng)一，確保所有數(shù)據(jù)都可以通過一個統(tǒng)一的入口進行訪問和管理，極大地簡化了數(shù)據(jù)操作流程。
第二個層面，系統(tǒng)支持多種標準協(xié)議接口，包括Linux的NFS、對象存儲的S3、大數(shù)據(jù)的HDFS、容器化的CSI接口以及Windows環(huán)境下的SMB協(xié)議。這樣的設計使得平臺能夠廣泛兼容各種應用和環(huán)境，滿足不同場景的需求。
最后一層，AS13000引入了智能數(shù)據(jù)編排和緩存系統(tǒng)。智能數(shù)據(jù)編排引擎利用人工智能算法自動讓數(shù)據(jù)在熱、溫、冷存儲之間的流轉(zhuǎn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲效率。而高效的緩存系統(tǒng)可以為短期內(nèi)頻繁使用的極熱數(shù)據(jù)提供快速訪問能力，加速數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)。
最終，用戶可以基于AS13000的全局數(shù)據(jù)管理平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)在任何地點，任何時間以任何類型可視可管可流動。
Lance Sun博士還指出了市場上一些方案的不足。比如，一些方案在數(shù)據(jù)采集階段使用了混閃對象存儲，而在訓練階段使用全閃存儲技術。然而，數(shù)據(jù)在兩個存儲集群的流轉(zhuǎn)非常低效，數(shù)遷移過程中，經(jīng)常由于網(wǎng)絡波動造成文件斷傳。
相比之下，AS13000由于在一套系統(tǒng)內(nèi)引入了多協(xié)議融合互通技術，直接省去了數(shù)據(jù)遷移的過程，大大提高了訓練數(shù)據(jù)的準備效率，以確保數(shù)據(jù)在訓練和處理階段的高效率和低延遲訪問。
AIGC存儲的技術展望
AIGC技術的影響力日益擴大，各大存儲廠商對此高度重視，存儲系統(tǒng)的創(chuàng)新和演進均將AIGC作為核心考量。在演講的最后，Lance Sun博士詳細介紹了浪潮信息存儲在AIGC領域的未來發(fā)展關鍵方向和技術動向，并表示浪潮存儲將持續(xù)深度融入AI生態(tài)系統(tǒng)。
在行業(yè)技術方面，GPU直連存儲技術已在眾多文件系統(tǒng)層面廣泛應用，其在大文件讀寫方面的性能表現(xiàn)尤為出色。浪潮信息與英偉達及業(yè)界廠商緊密合作，致力于推動完整技術體系和標準的落地。
在行業(yè)基準評測方面，浪潮信息積極參與權(quán)威的AI性能測試基準—MLperf Storage評測，并在多項負載性能評測中表現(xiàn)優(yōu)異，幫助企業(yè)選擇最適用于AI場景的存儲系統(tǒng)。
存儲的安全問題同樣不容忽視。英偉達在2024年的GTC大會上提到包括加密計算在內(nèi)的多種安全技術，而在存儲層面，同樣需要提供強有力的數(shù)據(jù)保護措施。浪潮信息存儲正在多租戶權(quán)限隔離、防勒索等數(shù)據(jù)保護技術領域進行深入探索。
談到未來發(fā)展，Lance Sun博士表示，存儲性能的持續(xù)優(yōu)化是浪潮信息存儲的核心目標。浪潮信息將繼續(xù)通過軟硬件結(jié)合的持續(xù)創(chuàng)新，力求在智算產(chǎn)業(yè)和AI產(chǎn)業(yè)中實現(xiàn)快速落地，推動整個行業(yè)的進步。
2024年，AIGC依然是最熱技術話題，其迅猛的發(fā)展速度和廣闊的應用前景吸引了眾多關注和創(chuàng)新力量。憑借在數(shù)據(jù)存儲領域的持續(xù)創(chuàng)新和深耕，浪潮信息正站在這場技術革新的前沿。
