兼容數(shù)據(jù)歸集、高速訓練、高可用部署全場景，支持 Llama2 等千億參數(shù)模型，讀寫效率提升 90%
上海 2025年6月24日 /美通社/ -- 當算力狂奔時，數(shù)據(jù)存儲正成為AI進化的新瓶頸。
據(jù)IDC預測：從2023年每秒產(chǎn)生4.2PB數(shù)據(jù)，到2028年將激增至12.5PB——AI大模型掀起的數(shù)據(jù)海嘯已席卷而來。企業(yè)爭相投入千億參數(shù)模型訓練，卻在數(shù)據(jù)存儲環(huán)節(jié)頻頻"觸礁"：分散的原始素材難以歸集、GPU集群因存儲延遲空轉(zhuǎn)、模型部署面臨單點故障風險...傳統(tǒng)存儲方案在AI洪流中正暴露出致命短板。
痛點一：數(shù)據(jù)孤島吞噬效率
訓練素材散落于各地工作站，圖像、視頻、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如同碎片。傳統(tǒng)方案依賴人工搬運，耗時易錯；即便采用分布式存儲，跨地域同步效率仍受制于協(xié)議兼容性。某芯片企業(yè)就曾因數(shù)據(jù)收集延遲，導致GPU集群30%時間處于閑置狀態(tài)。
痛點二：存儲性能扼殺算力
當千張GPU卡同時讀取百萬小文件時，存儲延遲直接拖垮訓練效率。行業(yè)常見方案中，全閃存陣列雖提速明顯，但擴展性與成本難以平衡；而普通機械盤陣列的IOPS瓶頸更讓AI訓練寸步難行。
痛點三：部署環(huán)節(jié)暗藏風險
訓練完成的百GB級模型文件，若存儲系統(tǒng)缺乏高可用設計，一次硬件故障即可導致服務中斷。某金融機構(gòu)曾因存儲節(jié)點宕機，線上AI客服停擺6小時損失千萬。
群暉 AI存儲方案，破解大模型訓練的"數(shù)據(jù)困局"
群暉推出AI大模型訓練三級存儲解決方案，直擊行業(yè)痛點
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1）準備階段：終結(jié)數(shù)據(jù)孤島
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2）訓練階段：釋放算力潛能
3）部署階段：護航持續(xù)服務
某芯片企業(yè)采用后，模型版本切換效率提升3倍！其在本地部署AI大模型的訓練階段，采用群暉全閃存存儲FS6400，用于存儲不斷更新的大模型版本與訓練數(shù)據(jù)，并通過中轉(zhuǎn)站傳輸至推理階段，支持模型快速切換與部署。FS6400能提供高達503,341/200,613的高速隨機讀寫IOPS（NFS），666,419/215,353的隨機讀寫IOPS（iSCSI）充分滿足AI模型訓練與實際應用階段對高性能存儲的嚴苛要求。
依托群暉超過20年自主研發(fā)的DSM專業(yè)存儲操作系統(tǒng)，F(xiàn)S6400具備RAID硬盤冗余、快照、版本控制等多項數(shù)據(jù)保護功能，并支持整機增量備份，集高性能、高可靠性與高性價比于一體，為企業(yè)級AI應用提供堅實的數(shù)據(jù)支撐。
安全多維度保險，滿足企業(yè)合規(guī)要求
群暉內(nèi)置多維度的企業(yè)級安全防護，滿足合規(guī)要求：Secure SignIn智能認證防范入侵，Snapshot Replication快照復制實時復制確保數(shù)據(jù)可回溯，加密存儲空間滿足等保要求。
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當AI競賽進入深水區(qū)，存儲不再只是"倉庫"，而是決定訓練效率的核心引擎。群暉用三級存儲架構(gòu)打通數(shù)據(jù)動脈，讓每張GPU卡都能全速運轉(zhuǎn)——畢竟在萬億參數(shù)時代，快1秒的模型迭代，可能意味著改寫行業(yè)格局的鑰匙。
數(shù)據(jù)革命已至，您的AI大模型存儲準備好接招了嗎？
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