7月14日，華為發布大模型時代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存儲最優解，釋放AI新動能。

企業在開發及實施大模型應用過程中，面臨四大挑戰：

● 首先，數據準備時間長，數據來源分散，歸集慢，預處理百TB數據需10天左右；

● 其次，多模態大模型以海量文本、圖片為訓練集，當前海量小文件的加載速度不足100MB/s，訓練集加載效率低；

● 第三，大模型參數頻繁調優，訓練平臺不穩定，平均約2天出現一次訓練中斷，需要Checkpoint機制恢復訓練，故障恢復耗時超過一天；

● 最后，大模型實施門檻高，系統搭建繁雜，資源調度難，GPU資源利用率通常不到40%。

華為順應大模型時代AI發展趨勢，針對不同行業、不同場景大模型應用，推出OceanStor A310深度學習數據湖存儲與FusionCube A3000訓/推超融合一體機。

華為數據存儲產品線總裁 周躍峰

OceanStor A310深度學習數據湖存儲，面向基礎/行業大模型數據湖場景，實現從數據歸集、預處理到模型訓練、推理應用的AI全流程海量數據管理。

OceanStor A310單框5U支持業界最高的400GB/s帶寬以及1200萬IOPS的最高性能，可線性擴展至4096節點，實現多協議無損互通。全局文件系統GFS實現跨地域智能數據編織，簡化數據歸集流程；通過近存計算實現近數據預處理，減少數據搬移，預處理效率提升30%。

FusionCube A3000訓/推超融合一體機，面向行業大模型訓練/推理場景，針對百億級模型應用，集成OceanStor A300高性能存儲節點、訓/推節點、交換設備、AI平臺軟件與管理運維軟件，為大模型伙伴提供拎包入住式的部署體驗，實現一站式交付。

FusionCube A3000開箱即用，2小時內即可完成部署。訓/推節點與存儲節點均可獨立水平擴展，以匹配不同規模的模型需求。同時FusionCube A3000通過高性能容器實現多個模型訓練推理任務共享GPU，將資源利用率從40%提升到70%以上。FusionCube A3000支持兩種靈活的商業模式，包括華為昇騰一站式方案，以及開放計算、網絡、AI平臺軟件的第三方伙伴一站式方案。

在本次活動中，中科院自動化所紫東太初大模型中心常務副主任、武漢人工智能研究院院長王金橋；科大訊飛副總裁、AI工程院院長潘青華；智譜AI算法工程師陶治華分別就AI大模型的應用實踐以及基于華為AI存儲的聯合創新發表主題演講。

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中科院自動化所紫東太初大模型中心常務副主任

武漢人工智能研究院院長王金橋

科大訊飛副總裁、AI工程院院長潘青華

智譜AI算法工程師 陶治華

華為數據存儲產品線總裁周躍峰表示：大模型時代，數據決定AI智能的高度。作為數據的載體，數據存儲成為AI大模型的關鍵基礎設施。華為數據存儲未來將持續創新，面向AI大模型時代提供多樣化的方案與產品，攜手伙伴共同推進AI賦能千行百業。