在人工智能場景中,模型訓(xùn)練、推理及海量數(shù)據(jù)預(yù)處理均對存儲的IOPS、帶寬與延遲提出極高要求。得瑞領(lǐng)新NVMe SSD具備卓越的隨機讀寫性能、高穩(wěn)定性與一致性,可充分滿足各類AI工作負(fù)載需求。其內(nèi)置的數(shù)據(jù)保護(hù)與加密機制,保障了核心模型與訓(xùn)練數(shù)據(jù)的安全與完整。同時,多容量選項的設(shè)計,能夠靈活支持從邊緣推理到大規(guī)模集群訓(xùn)練等不同規(guī)模的AI存儲需求。
數(shù)據(jù)吞吐瓶頸:訓(xùn)練過程需高頻讀取海量小文件,若存儲I/O性能不足,將導(dǎo)致GPU/NPU等計算資源因等待數(shù)據(jù)而閑置,顯著拖慢研發(fā)進(jìn)度并推高成本。
存儲容量與成本壓力:隨著大模型與多模態(tài)應(yīng)用發(fā)展,數(shù)據(jù)集規(guī)模已從TB級躍升至PB級,如何在保證性能的同時控制存儲成本成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
系統(tǒng)可靠性與穩(wěn)定性不足:單次訓(xùn)練任務(wù)常持續(xù)數(shù)周,存儲系統(tǒng)若發(fā)生故障,將造成訓(xùn)練中斷,帶來巨大的時間與算力資源浪費。
運維復(fù)雜度高:在大規(guī)模AI集群中,存儲節(jié)點的擴展、維護(hù)與數(shù)據(jù)遷移操作復(fù)雜,亟需構(gòu)建高性能、易擴展、便運維的統(tǒng)一存儲底座。
數(shù)據(jù)I/O瓶頸 | 穩(wěn)定性要求極高 | 存儲與算力系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)集成復(fù)雜度高
采用得瑞領(lǐng)新D8000企業(yè)級SSD作為集群的底層數(shù)據(jù)存儲支撐。
極致性能:D8000的高吞吐與低延遲,確保數(shù)據(jù)被持續(xù)高速加載,消除I/O瓶頸,充分釋放十萬卡算力
堅實可靠:其企業(yè)級可靠性與集群“分鐘級故障自愈”機制協(xié)同,保障長周期訓(xùn)練任務(wù)連續(xù)不中斷
無縫集成:深度適配計算系統(tǒng)技術(shù)棧,提供開箱即用的一站式體驗,簡化部署與運維
提升效率:縮短模型訓(xùn)練周期,加速AI研發(fā)迭代
保障業(yè)務(wù):大幅提升訓(xùn)練任務(wù)成功率,降低總體擁有成本
夯實底座:與計算、網(wǎng)絡(luò)協(xié)同,為萬億模型提供堅實、高性能的數(shù)據(jù)基石。