時間：2023-08-01來源：本站
大模型時代，AI存力與算力同樣不容忽視
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數據歸集速度慢且來源復雜，預處理階段難以實現統一訪問。數據類型多元復雜，服務協議多樣，傳統存儲面向單一數據類型設計，難以以統一的方式進行訪問和處理，數據歸集流程慢。
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海量小文件數據加載慢，存儲性能不足導致算力無法充分發揮。大模型對存儲系統的讀寫性能要求較高，特別是在訓練過程中需要頻繁地讀取和寫入數據，而且需要支持快速的隨機訪問。數據通常以圖片、文檔等小文件的形式存在，由于這些小文件的數量巨大，傳統存儲系統可能無法高效地處理這些數據，導致加載速度緩慢。
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寶貴的研究數據，在各個階段面臨可靠性和安全性問題。大模型通常使用敏感數據進行訓練和推斷，在存儲時需要保證數據的安全性和完整性，防止數據外泄、篡改或被惡意攻擊。一旦存儲數據損壞或丟失，可能會導致訓練結果的丟失或者準確性下降。
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大容量存儲需求。大模型需要處理大量的數據，包括輸入數據和模型參數。這些數據往往非常龐大，需要大量的存儲空間來保存。
極致性能
海量小文件高吞吐量、計算客戶端高讀寫
寶德PLStor GS9200提供了業內領先的基于os內核程序優化設計的原生客戶端，以一客戶端對多臺存儲節點的方式并行讀寫數據，支持RDMA技術。整個系統能提供上TB/s級的吞吐帶寬。
在實際運行中，寶德PLStor GS9200的單臺計算節點能夠充分利用自身的網絡吞吐極限能力，進行數據讀寫。例如，配置了400Gbps Infiniband網絡的PLStor GS9200單臺節點可以獲得≥45GB/s的讀寫帶寬。寶德PLStor GS9200在性能測試中表現出色，相比于業內友商和開源系統，每塊Nvme-SSD在該系統中可以提供超過4.3GB/s的讀寫性能，提升了150%；而每塊SATA硬盤的讀寫性能超過120MB/s，提升了80%。
存算融合
多級存儲滿足不同階段的數據存儲需求
寶德PLStor GS9200采用存算融合的設計，可以整合計算節點內的存儲資源，構建全局命名空間的近線存儲池。這使得AI計算可以像訪問本地資源一樣訪問并行文件系統，實現文件共享和高并發讀寫訪問。通過存算融合的部署方案，可以實現靈活配置數量來擴展GPU/CPU計算資源和存儲資源，以滿足動態擴展的業務需求。
數據安全無小事，軟硬實力兩手抓
寶德PLStor GS9200保證并行存儲系統在數據安全性、高并發讀寫、高空間利用率三者皆得。它采用N+M糾刪碼來設置數據保護等級，并具備自動故障檢測與恢復機制，實現硬件系統故障自動快速恢復重建。系統同時支持智能快照功能，可以創建多達無限數量的基于增量歷史時間點拷貝。當發生數據“軟”故障，比如軟件程序導致的數據損壞、病毒破壞、意外刪除等，可以通過對合適的時間點標記進行“回滾”來快速恢復數據。此外，系統還支持權限控制列表ACL等功能，以及更多可靈活配置的文件訪問權限控制選項，以滿足不同場景下的數據安全存儲和訪問需求。
數據湖存儲多協議互通，實現平臺高效管理
寶德PLStor GS9200數據湖存儲支持塊、文件、對象、大數據等存儲協議，并且支持POSI/NFS/CIFS/HDFS/S3/Swift等多種協議互通，可同時訪問同一文件，避免因訪問協議不同造成的數據拷貝。它還支持多協議同時讀寫，無明顯語義損失，支持文件修改寫、對象多段上傳等常用語義，無需配置額外的網關。同時數據可根據應用需要在數據湖中進行可視的流動，簡化數據歸集流程，實現統一平臺管理，大大提升業務與管理效率。
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