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    大模型,不止帶火算力市場

    本文作者: 胡敏 2024-01-29 14:23
    導語:隨著大模型深入發展,大模型下一個需求大爆發在于存儲。

    2023年初,大模型呼嘯而來,給人的震撼前所未有。

    而在大模型時代浸潤一年后的今天,業內基本達成共識:大模型就是一趟加速狂奔列車,如果趕上,能享受時代帶來的一大波紅利,必須搶先入局,拿到這趟車的車票。

    做大模型的人紛至沓來,大模型的產業鏈上下游也迎來前所未有大爆發,其中,讓人感知最深就是算力。“哪家云廠囤卡比較多”、“A100、A800根本沒貨”..... 算力緊俏的話語經常聽到。

    得算力得天下,國內這一輪大模型都在圍繞算力奔忙,許多投資者遵循這一邏輯,購買相關資產配置,算力公司的市值也由此大漲,而許多做算力相關的渠道商,也因為這一波大模型賺得盆滿缽滿。

    大模型,不止帶火算力市場

    聯想凌拓首席執行官 陸大昕

    實際上,大模型帶來的機會遠不止在算力,隨著大模型深入發展,大模型下一個需求大爆發在于存儲。近期,雷峰網近期參加聯想凌拓2024技術大會。聯想凌拓首席執行官陸大昕在演講中表示:“數據怎么存儲、怎么管理、怎么保證數據安全……這些都是后續大模型建設中的剛需。”

    如果將大模型比作孩子,那么數據就是營養豐富的菜肴。只有提供足夠和高質量的數據,這個“孩子”才能健康成長,變得更加強壯和聰明。數據存儲則像是烹飪這些菜肴的大廚,需要精心準備和烹制,以確保數據的質量和豐富性。

    大模型對數據管理的要求,總結下來就幾點,第一是,數據存儲容量要更大。

    相比于傳統AI的需求,大模型的場景具有數據量大、參數規模大、訓練周期長等特點。相對應的,它對存力提出了更高的要求,更加強調高吞吐、高IOPS、高帶寬、低延時等極致性能。

    近期,很多數據存儲商動作不斷,接連推出了大模型時代AI存儲新品,為基礎模型訓練、行業模型訓練、細分場景模型訓練推理提供數據管理支持。

    大模型,不止帶火算力市場 

    此次大會上,聯想凌拓推出了NetApp AFF C系列、 NetApp ASA A系列、 NetApp ASA C系列、Lenovo ThinkSystem DG系列及Lenovo ThinkSystem DM3010H企業級存儲陣列,并優化升級MagnaScale數據管理平臺V4.0。

    大模型,不止帶火算力市場 

    聯想凌拓產品管理與營銷高級總監 林佑聲

    其中新推出的NetApp AFF C系列在適應大模型的存儲容量上有了很大的改進。“新一代的SSD最小容量是15TB,未來還會推出30TB的SSD。”聯想凌拓產品管理與營銷高級總監林佑聲稱。“在2U的空間可以提供1.5PB的全閃容量,它能夠提極高的高性能以及大容量,能耗可以降低85%,占地面積可以大幅下降95%。”

    與此同時,大模型的訓練還需要存大量的圖片、語音等非結構化數據。NetApp AFF C系列秉承了ONTAP完全統一的數據管理概念,統一了文件、對象、數據塊等多項數據類型,實現在AI復雜數據環境中幫助客戶去做簡化。

    第二是數據處理速度要快。海量數據的處理涉及多個環節,包括數據的收集與整理、訓練與計算,以及應用的部署與相關服務的提供。這其中,數據從邊緣到數據中心,再到云端的流動,以及各種不同類型的數據管理,都構成了復雜的數據環境。而大模型訓練場景卻要求在幾個小時內就要完成任務。在這樣的背景下,簡化數據管理顯得尤為重要。

    在聯想凌拓技術大會上,雷峰網了解到,升級后的聯想凌拓MagnaScale 4.0秉承了Data Fabric的戰略思想,讓數據流動更加便捷,在存儲平臺的內部,實現了數據熱度的智能分層,支持一鍵上云和一鍵下云,釋放了數據的流動性。目前MagnaScale已廣泛服務于在醫療的PACS、制造業的自動檢測、生命科學等領域中應用。

    僅僅強調數據容量和處理速度還并不夠,對于企業而言,還需要考慮落地與成本問題。在這次大會上,雷峰網(公眾號:雷峰網)注意到,聯想凌拓展示了在智能制造、智慧醫療、智能交通系統以及智慧金融行業的解決方案。

    大模型,不止帶火算力市場 聯想凌拓智能制造展區

    其中,在智能制造行業,聯想凌拓采用工業智能質檢系統,通過采用高性能、高可靠的 NetApp ONTAP NAS,自研的 Lenovo ThinkSystem DXN 分布式存儲一體機,提供卓越性價比的歸檔存儲空間。

    大模型,不止帶火算力市場

    聯想凌拓智慧醫院展區

    在智慧醫療領域,聯想凌拓帶來了“救急1110”解決方案。通過采用該解決方案,醫療行業用戶可以獲得1分鐘數據全備份、1分鐘數據全恢復、10分鐘單項應用容災的業務連續性保障和數據安全性保障,滿足法規要求。

    智算時代,隨著千億級參數大模型的不斷涌現,多樣性算力需求進一步增長,數據作為推動AI發展的核心生產要素,其所釋放出的價值日益凸顯。而數據規模及質量決定了AI智能的高度。兼顧二者,構建大容量、高性能的存力底座,儼然成為了AI大模型時代致勝的關鍵。 

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