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AI：革新科技与产业的引擎

人工智能，作为驱动下一轮科技革命与产业变革的关键技术，正在成为塑造高质量生产力增长的主导力量。预期在未来两年，AI大模型将全面渗透50%以上的行业应用场景，引领广泛的智能化转型。数据，作为AI产业链的基石，其规模与品质直接决定了AI智慧计算的广度与深度。

AI大模型全生命周期涵盖四大关键环节：

1. 数据收集：数据来源多样，兼容NFS、SMB、S3等存储协议，构建超大规模、灵活适应的“数据仓库”。

2. 数据预处理：面对数据的复杂性和无序性，需构建能够灵活应对混合IO负载与多变读写模式的存储架构。

3. 模型训练：高效加载数据至GPU进行运算，对存储性能有严苛要求，包括高IOPS、高带宽、低延迟，确保训练过程的流畅与高效。

4. 推理应用：快速加载大量模型文件，每个文件大小从数十GB到上百GB不等。在同时启动数十个推理任务的情况下，总数据量可达几十至上百TB，对读取效率提出挑战。

核心环节：模型训练，对存储系统性能提出极高要求。为确保训练任务按时完成，实现数据快速加载、GPU无阻塞操作、Checkpoints（AI大模型训练过程中的状态快照）快速保存与恢复，存储系统通常需要提供数百GB/s的带宽与千万级的IOPS处理能力。

以自然语言处理（NLP）在大型预训练模型GPT3中的Checkpoints保存为例，175B参数规模对应着约3TB的Checkpoints文件，要求在30秒内完成保存，意味着写入带宽需达到100GB/s。因此，构建高性能、高度可扩展的数据存储基础至关重要。

宏杉科技，深耕数据存储领域多年，凭借其MC27000-MOFS高性能分布式并行存储系统与MacroDisk智能盘柜，为AI大模型的研究与应用提供了坚实的支持。

MC27000-MOFS，提供高效运行引擎，通过构建基于传统HDD硬盘的海量数据资源池，支持NFS/CIFS/HDFS协议的互访与多节点并发读写，加速数据导入与处理。其单集群单文件系统容量可达1000PB，文件数量高达千亿级，满足AI智慧计算的海量数据处理需求。

在模型训练和推理阶段，MOFS系统提供全NVMe介质的高性能资源池，通过部署增强型客户端，融合客户端切片、MPI-IO、RDMA网络、小文件聚合等先进技术，单节点混合读写性能可达30GB/s以上，实现数据的高效处理与流畅传输。

MacroDisk智能盘柜，为稳定存储提供坚实底座。在Lustre/GPFS等并行文件系统的基础上，通过集成NVMe over ROCE+INOF、NVMe over FC高速数据传输方式，单套设备提供200万IOPS与80GB/s的带宽。采用双控制器Active-Active架构，确保数据高效读写与访问。集成磁盘监控、慢盘检测、磁盘诊断等功能，实现磁盘健康状态的实时监控与精准维护。CRAID3.0技术的应用，采用22+3或23+2的比例配置数据硬盘与校验硬盘，保障数据安全，同时实现高达92%的空间利用率。

随着国家政策的持续推动与技术趋势的加速发展，AI智慧计算正步入高效、智能、安全的新时代。作为一站式数据存储解决方案提供商，宏杉科技紧跟行业步伐，以技术创新赋能AI产业的“新蓝海”，助力AI领域的前沿探索与广泛应用。