群暉發布AI模型全流程存儲解決方案,破局訓練效率與數據孤島難題

2025-06-25 11:12 來源:美通社 作者:電源網

據IDC預測:從2023年每秒產生4.2PB數據,到2028年將激增至12.5PB——AI大模型掀起的數據海嘯已席卷而來。企業爭相投入千億參數模型訓練,卻在數據存儲環節頻頻"觸礁":分散的原始素材難以歸集、GPU集群因存儲延遲空轉、模型部署面臨單點故障風險...傳統存儲方案在AI洪流中正暴露出致命短板。

痛點一:數據孤島吞噬效率
訓練素材散落于各地工作站,圖像、視頻、音頻等非結構化數據如同碎片。傳統方案依賴人工搬運,耗時易錯;即便采用分布式存儲,跨地域同步效率仍受制于協議兼容性。某芯片企業就曾因數據收集延遲,導致GPU集群30%時間處于閑置狀態。

痛點二:存儲性能扼殺算力
當千張GPU卡同時讀取百萬小文件時,存儲延遲直接拖垮訓練效率。行業常見方案中,全閃存陣列雖提速明顯,但擴展性與成本難以平衡;而普通機械盤陣列的IOPS瓶頸更讓AI訓練寸步難行。

痛點三:部署環節暗藏風險
訓練完成的百GB級模型文件,若存儲系統缺乏高可用設計,一次硬件故障即可導致服務中斷。某金融機構曾因存儲節點宕機,線上AI客服停擺6小時損失千萬。

群暉 AI存儲方案,破解大模型訓練的"數據困局"
群暉推出AI大模型訓練三級存儲解決方案,直擊行業痛點

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1)準備階段:終結數據孤島

  • 通用存儲機型(RS系列)抓取邊緣設備數據,實現集中化存儲和管理
  • 支持SMB/NFS/iSCSI多協議,無縫對接工作站
  • 華東理工大學案例:數據歸集效率提升50%,釋放30%磁盤空間

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2)訓練階段:釋放算力潛能

  • FS全閃系列(如FS6400)提供240,000 IOPS 4K隨機寫入
  • HD高密度系列(如HD6500)實現單機柜PB級存儲
  • 對比測試:Llama2 70B模型讀取時間從50分鐘壓縮至5分鐘

3)部署階段:護航持續服務

  • GS分布式集群實現秒級故障切換,節點宕機服務零中斷
  • 不可變快照+WORM機制防勒索攻擊

某芯片企業采用后,模型版本切換效率提升3倍!其在本地部署AI大模型的訓練階段,采用群暉全閃存存儲FS6400,用于存儲不斷更新的大模型版本與訓練數據,并通過中轉站傳輸至推理階段,支持模型快速切換與部署。FS6400能提供高達503,341/200,613的高速隨機讀寫IOPS(NFS),666,419/215,353的隨機讀寫IOPS(iSCSI)充分滿足AI模型訓練與實際應用階段對高性能存儲的嚴苛要求。

依托群暉超過20年自主研發的DSM專業存儲操作系統,FS6400具備RAID硬盤冗余、快照、版本控制等多項數據保護功能,并支持整機增量備份,集高性能、高可靠性與高性價比于一體,為企業級AI應用提供堅實的數據支撐。

安全多維度保險,滿足企業合規要求

群暉內置多維度的企業級安全防護,滿足合規要求:Secure SignIn智能認證防范入侵,Snapshot Replication快照復制實時復制確保數據可回溯,加密存儲空間滿足等保要求。

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當AI競賽進入深水區,存儲不再只是"倉庫",而是決定訓練效率的核心引擎。群暉用三級存儲架構打通數據動脈,讓每張GPU卡都能全速運轉——畢竟在萬億參數時代,快1秒的模型迭代,可能意味著改寫行業格局的鑰匙。

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