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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的强力推手。据预测，未来两年内，AI大型模型将在超过一半的行业应用场景中实现落地，引发广泛智能化转型浪潮。

AI模型全生命周期的关键步骤

在AI模型的整个开发周期中，包含以下几个核心环节：

• 数据汇集：多样化的数据收集方式，需兼容NFS、SMB、S3等多种存储协议，构建具备超大规模与高度灵活性的“数据仓库”。

• 数据预处理：面对数据的复杂性和无序性，建立能适应混合IO负载与多变读写模式的存储架构，以确保数据的有效管理和利用。

• 模型训练：高效加载数据至GPU进行运算，对存储性能提出严格要求，包括高IOPS、高带宽、低延迟，以保证训练过程的高效与流畅。

• 推理应用：快速加载海量模型文件，单个文件可达几十GB至上百GB，同时启动数十个推理服务时，整体数据量达到几十至上百TB，对读取效率提出更高挑战。

模型训练：性能与效率的双重考验

模型训练阶段尤为关键，对存储系统的性能要求极高。为了确保训练任务按时完成，实现数据快速加载、GPU无等待、模型状态快照（AI训练过程中的定期保存记录）快速保存与恢复，存储系统需提供数百GB/s的带宽与千万级IOPS处理能力。

以大型预训练语言模型GPT3为例，175B参数规模的模型，其状态快照文件大小约为3TB，若要在30秒内完成保存，写带宽需达到100GB/s。这要求构建高性能、可扩展的数据存储基础，以支撑AI大模型的关键业务流程。

宏杉科技：AI存储解决方案的领航者

宏杉科技凭借在数据存储领域的多年创新与积累，通过MC27000-MOFS高性能分布式并行存储系统与MacroDisk智能盘柜，打造了面向AI智算中心的存储解决方案，为AI大模型的研究与应用奠定了坚实的基础。

MOFS高性能分布式并行存储系统

• 数据归集与预处理：基于传统HDD硬盘构建海量数据资源池，支持NFS/CIFS/HDFS协议互访与多节点并发读写，加速数据导入与处理。
• 模型训练与推理：提供全NVMe介质的高性能资源池，通过增强型客户端技术，如客户端切片、MPI-IO、RDMA网络、小文件聚合，实现单节点混合读写性能超过30GB/s，优化数据处理与传输效率。

MacroDisk智能盘柜：稳定存储基石

• Lustre/GPFS集成：在Lustre/GPFS并行文件系统基础上，以MacroDisk智能盘柜为硬件支撑，构建面向HPC、AI等场景的存储资源池，提升系统可靠性。
• 高速数据传输：支持NVMe over ROCE+INOF、NVMe over FC方式，单套设备提供200万IOPS、80GB/s带宽，采用双控制器Active-Active架构，确保高效读写与访问。
• 数据保护与管理：集成磁盘监测、慢盘检测、磁盘诊断等功能，实时监控磁盘健康状况，采用CRAID3.0技术，实现数据安全与空间利用率的优化。

结语

在国家政策引导与技术趋势推动下，AI智算正步入高效、智能与安全的新时代。宏杉科技作为数据存储领域的专业提供商，将持续探索前沿解决方案，助力AI产业开辟“新蓝海”。