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應用場景

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

從過去的經典AI,到今天人人談論的大模型,自動駕駛,我們看到AI模型的參數及AI算力規(guī)模呈現出指數級的爆發(fā)增長,對存儲基礎設施也帶來全新的挑戰(zhàn)。

  1. 高吞吐的數據訪問挑戰(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)能提供高吞吐的數據訪問能力,充分發(fā)揮 GPU/NPU 的計算性能,包括訓練數據的讀取,以及為了容錯做的檢查點(以下簡稱Checkpoint)保存和加載。訓練數據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. 文件接口方式的數據共享訪問:由于 AI 架構需要使用到大規(guī)模的計算集群(GPU/NPU服務器),集群中的服務器訪問的數據來自一個統(tǒng)一的數據源,即一個共享的存儲空間。這種共享訪問的數據有諸多好處,它可以保證不同服務器上訪問數據的一致性,減少不同服務器上分別保留數據帶來的數據冗余等。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據,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

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 OBS +高性能文件服務 SFS Turbo的AI云存儲解決方案,如所示,華為云高性能文件服務SFS Turbo HPC型支持和OBS數據聯動,您可以通過SFS Turbo HPC型文件系統(tǒng)來加速對OBS對象存儲中的數據訪問,并將生成的結果數據異步持久化到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

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

3

數據導入導出異步化,不占用訓練任務時長,無需部署外部遷移工具

  • 訓練任務開始前將數據從OBS導入到SFS Turbo,訓練過程中寫入到SFS Turbo的Checkpoint數據異步導出到OBS,均不占用訓練任務時長。
  • SFS Turbo和OBS存儲服務之間數據直接導入導出,無需部署外部數據拷貝機器及工具。

4

冷熱數據自動流動,降低存儲成本

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

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據,無需適配開發(fā)。

如果您想了解更多本方案相關信息,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大模型需要哪些基礎常見問題

更多常見問題 >>
  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。

  • 模型轉換,即將開源框架的網絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

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

  • 本課程主要介紹人工智能的概念、層次結構及發(fā)展歷史,人工智能產業(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。隨著大數據時代的到來以及算力的提升將AI(人工智能)技術推向了第三次高潮,在AI技術火熱的背后仍然要回歸理性,正確的認識AI。

  • Python學習基礎:變量。變量名必須是字母或_開頭,以雙下劃線開頭和結尾的變量是python特殊方法的專用標識,如__init__()代表類的構造函數,供解釋器使用;變量可以引用任何類型的對象;變量沒有類型,只有對象有類型。變量在使用前必須被賦值。

  • 學習Python編程需要什么基礎:模塊。函數是一個能完成特定功能的代碼塊,可在程序中重復使用,減少程序的代碼量和提高程序函模塊提供了一種邏輯的方式來組織我們的代碼。