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車(chē)路協(xié)同_路網(wǎng)數(shù)字化服務(wù)

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應(yīng)用場(chǎng)景

近年來(lái),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(chǎng)景越來(lái)越多,有自動(dòng)駕駛、大模型、AIGC、科學(xué)AI等不同行業(yè)。AI人工智能的實(shí)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(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬等基礎(chǔ)設(shè)施,即“大算力、大存力、大運(yùn)力”的AI基礎(chǔ)大設(shè)施底座,讓算力發(fā)展不要偏斜。

從過(guò)去的經(jīng)典AI,到今天人人談?wù)摰拇竽P?,自?dòng)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(jí)的爆發(fā)增長(zhǎng),對(duì)存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施也帶來(lái)全新的挑戰(zhàn)。

  1. 高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)挑戰(zhàn):隨著企業(yè)使用 GPU/NPU 越來(lái)越多,底層存儲(chǔ)的 IO 已經(jīng)跟不上計(jì)算能力,企業(yè)希望存儲(chǔ)系統(tǒng)能提供高吞吐的數(shù)據(jù)訪問(wèn)能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計(jì)算性能,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取,以及為了容錯(cuò)做的檢查點(diǎn)(以下簡(jiǎn)稱Checkpoint)保存和加載。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的讀取要盡量讀得快,減少計(jì)算對(duì) I/O 的等待,而 Checkpoint主要要求高吞吐、減少訓(xùn)練中斷的時(shí)間。
  2. 文件接口方式的數(shù)據(jù)共享訪問(wèn):由于 AI 架構(gòu)需要使用到大規(guī)模的計(jì)算集群(GPU/NPU服務(wù)器),集群中的服務(wù)器訪問(wèn)的數(shù)據(jù)來(lái)自一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源,即一個(gè)共享的存儲(chǔ)空間。這種共享訪問(wèn)的數(shù)據(jù)有諸多好處,它可以保證不同服務(wù)器上訪問(wèn)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(lái)的數(shù)據(jù)冗余等。另外以 AI 生態(tài)中非常流行的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)框架PyTorch為例,PyTorch默認(rèn)會(huì)通過(guò)文件接口訪問(wèn)數(shù)據(jù),AI算法開(kāi)發(fā)人員也習(xí)慣使用文件接口,因此文件接口是最友好的共享存儲(chǔ)訪問(wèn)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(guò)程中存在疑問(wèn),可通過(guò)方案咨詢渠道,尋求專業(yè)人員支持。

方案架構(gòu)

針對(duì)AI訓(xùn)練場(chǎng)景中面臨的問(wèn)題,華為云提供了基于 對(duì)象存儲(chǔ) 服務(wù) OBS +高性能文件服務(wù) SFS Turbo的AI云存儲(chǔ)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(dòng),您可以通過(guò)SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來(lái)加速對(duì)OBS對(duì)象存儲(chǔ)中的數(shù)據(jù)訪問(wèn),并將生成的結(jié)果數(shù)據(jù)異步持久化到OBS對(duì)象存儲(chǔ)中長(zhǎng)期低成本保存。

圖1 基于OBS+SFS Turbo的華為云AI云存儲(chǔ)解決方案

方案優(yōu)勢(shì)

華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)如下所示。

表1 華為云AI云存儲(chǔ)解決方案的主要優(yōu)勢(shì)

序號(hào)

主要優(yōu)勢(shì)

詳細(xì)描述

1

存算分離,資源利用率高

GPU/NPU算力和SFS Turbo存儲(chǔ)解耦,各自按需擴(kuò)容,資源利用率提升。

2

SFS Turbo高性能,加速訓(xùn)練過(guò)程

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

3

數(shù)據(jù)導(dǎo)入導(dǎo)出異步化,不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng),無(wú)需部署外部遷移工具

  • 訓(xùn)練任務(wù)開(kāi)始前將數(shù)據(jù)從OBS導(dǎo)入到SFS Turbo,訓(xùn)練過(guò)程中寫(xiě)入到SFS Turbo的Checkpoint數(shù)據(jù)異步導(dǎo)出到OBS,均不占用訓(xùn)練任務(wù)時(shí)長(zhǎng)。
  • SFS Turbo和OBS存儲(chǔ)服務(wù)之間數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入導(dǎo)出,無(wú)需部署外部數(shù)據(jù)拷貝機(jī)器及工具。

4

冷熱數(shù)據(jù)自動(dòng)流動(dòng),降低存儲(chǔ)成本

  • SFS Turbo支持自定義數(shù)據(jù)淘汰策略,冷數(shù)據(jù)自動(dòng)分級(jí)到OBS,釋放高性能存儲(chǔ)空間用于接收新的熱數(shù)據(jù)。
  • 訪問(wèn)冷數(shù)據(jù)時(shí)SFS Turbo從OBS自動(dòng)加載數(shù)據(jù)提升訪問(wèn)性能。

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AI開(kāi)發(fā)平臺(tái) 、生態(tài)兼容

pytorch、mindspore等主流AI應(yīng)用框架,kubernetes容器引擎、算法開(kāi)發(fā)場(chǎng)景通過(guò)文件語(yǔ)義訪問(wèn)共享數(shù)據(jù),無(wú)需適配開(kāi)發(fā)。

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ai波奇模型常見(jiàn)問(wèn)題

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  • 模型轉(zhuǎn)換,即將開(kāi)源框架的網(wǎng)絡(luò)模型(如Caffe、TensorFlow等),通過(guò)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。

  • 盤(pán)古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務(wù)、制造、礦山、氣象、鐵路等領(lǐng)域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識(shí)know-how與大模型能力相結(jié)合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個(gè)人的專家助手。

  • AI一站式開(kāi)發(fā)平臺(tái)ModelArts橫空出世,零基礎(chǔ)AI開(kāi)發(fā)人員的福音。學(xué)習(xí)本課程,帶你了解AI模型訓(xùn)練,不會(huì)編程、不會(huì)算法、不會(huì)高數(shù),一樣可以構(gòu)建出自己專屬的AI模型。

  • 近年來(lái)越來(lái)越多的行業(yè)采用AI技術(shù)提升效率、降低成本,然而AI落地的過(guò)程確并不容易,AI在具體與業(yè)務(wù)結(jié)合時(shí)常常依賴于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、編排、部署和運(yùn)維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開(kāi)發(fā)平臺(tái),包含了AI應(yīng)用的開(kāi)發(fā)、部署和分享交易,通過(guò)解決AI開(kāi)發(fā)各個(gè)環(huán)節(jié)所遇到的核心問(wèn)題,ModelArts有效解決了AI落地難的問(wèn)題,將極大促進(jìn)AI技術(shù)的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關(guān)鍵技術(shù)和應(yīng)用案例。

  • ModelArts是一個(gè)一站式的開(kāi)發(fā)平臺(tái),能夠支撐開(kāi)發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應(yīng)用的全流程開(kāi)發(fā)過(guò)程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場(chǎng)內(nèi)與其他開(kāi)發(fā)者分享模型。

  • 隨著邊緣設(shè)備數(shù)量指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),以及設(shè)備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長(zhǎng),數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來(lái)的EB級(jí)擴(kuò)展到ZB級(jí)。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計(jì)算的價(jià)值已經(jīng)被證明。數(shù)據(jù)在哪,計(jì)算就應(yīng)在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點(diǎn),做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術(shù)的相關(guān)研究和應(yīng)用都有著顯著的進(jìn)展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):

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