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應(yīng)用場景

近年來,AI快速發(fā)展并應(yīng)用到很多領(lǐng)域中,AI新產(chǎn)品掀起一波又一波熱潮,AI應(yīng)用場景越來越多,有自動駕駛、大模型、AIGC、科學AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實現(xiàn)需要大量的基礎(chǔ)設(shè)施資源,包括高性能算力,高速存儲和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施,即“大算力、大存力、大運力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。

從過去的經(jīng)典AI,到今天人人談?wù)摰拇竽P?,自動駕駛,我們看到AI模型的參數(shù)及AI算力規(guī)模呈現(xiàn)出指數(shù)級的爆發(fā)增長,對存儲基礎(chǔ)設(shè)施也帶來全新的挑戰(zhàn)。

  1. 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來越多,底層存儲的 IO 已經(jīng)跟不上計算能力,企業(yè)希望存儲系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能,包括訓練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯做的檢查點(以下簡稱Checkpoint)保存和加載。訓練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快,減少計算對 I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓練中斷的時間。
  2. 文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問:由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務(wù)器),集群中的服務(wù)器訪問的數(shù)據(jù)來自一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務(wù)器上訪問數(shù)據(jù)的一致性,減少不同服務(wù)器上分別保留數(shù)據(jù)帶來的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開源深度學習框架PyTorch為例,PyTorch默認會通過文件接口訪問數(shù)據(jù),AI算法開發(fā)人員也習慣使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存儲訪問方式。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

方案架構(gòu)

針對AI訓練場景中面臨的問題,華為云提供了基于 對象存儲 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲解決方案,如所示,華為云高性能文件服務(wù)SFS Turbo HPC型支持和OBS數(shù)據(jù)聯(lián)動,您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲中的數(shù)據(jù)訪問,并將生成的結(jié)果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對象存儲中長期低成本保存。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲解決方案

方案優(yōu)勢

華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢如下所示。

表1 華為云AI云存儲解決方案的主要優(yōu)勢

序號

主要優(yōu)勢

詳細描述

1

存算分離,資源利用率高

GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲解耦,各自按需擴容,資源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速訓練過程

  • 訓練數(shù)據(jù)集高速讀取,避免GPU/NPU因存儲I/O等待產(chǎn)生空閑,提升GPU/NPU利用率。
  • 大模型TB級Checkpoint文件秒級保存和加載,減少訓練任務(wù)中斷時間。
  • 提供AITurbo SDK,加速Checkpoint保存和加載。

3

數(shù)據(jù)導入導出異步化,不占用訓練任務(wù)時長,無需部署外部遷移工具

  • 訓練任務(wù)開始前將數(shù)據(jù)從OBS導入到SFS Turbo,訓練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導出到OBS,均不占用訓練任務(wù)時長。
  • SFS Turbo和OBS存儲服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導入導出,無需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機器及工具。

4

冷熱數(shù)據(jù)自動流動,降低存儲成本

  • SFS Turbo支持自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動分級到OBS,釋放高性能存儲空間用于接收新的熱數(shù)據(jù)。
  • 訪問冷數(shù)據(jù)時SFS Turbo從OBS自動加載數(shù)據(jù)提升訪問性能。

5

AI開發(fā)平臺 、生態(tài)兼容

pytorch、mindspore等主流AI應(yīng)用框架,kubernetes容器引擎、算法開發(fā)場景通過文件語義訪問共享數(shù)據(jù),無需適配開發(fā)。

如果您想了解更多本方案相關(guān)信息,或在方案使用過程中存在疑問,可通過方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

ai人物基礎(chǔ)模型常見問題

更多常見問題 >>
  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉(zhuǎn)換工具,將其轉(zhuǎn)換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 數(shù)學基礎(chǔ)知識蘊含著處理智能問題的基本思想和方法,是理解復(fù)雜算法的必要要素。人工智能的技術(shù)歸根到底都建立在數(shù)學模型之上,想要了解人工智能必須先掌握必備的一些數(shù)學基礎(chǔ)知識。

  • 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結(jié)構(gòu)及發(fā)展歷史,人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展與戰(zhàn)略規(guī)劃,并探討華為全棧全場景AI的戰(zhàn)略。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術(shù)推向了第三次高潮,在AI技術(shù)火熱的背后仍然要回歸理性,正確的認識AI。

  • 本課程為AI全棧成長計劃第一階段課程:AI基礎(chǔ)篇。本階段您將學習到:Python語言基礎(chǔ),AI基礎(chǔ)概念,并由華為AI專家?guī)?0 代碼開發(fā)自己的第一個AI模型。

  • Python是近幾年最為流行的編程語言之一,它有著優(yōu)雅的語法和豐富的工具庫。相比于java和C語言而言,Python的門檻更低、更加靈活易于被人讀懂。

  • Python作為目前最為流行的一種編程語言,擁有數(shù)十萬的工具包,包含了非常多的領(lǐng)域,如:用于數(shù)據(jù)分析和計算的numpy、pandas;數(shù)據(jù)可視化工具matplotlib等。

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