人工智能時代，如何推動存儲產業發展？

來源：中國新聞網

中新網北京12月18日電 (記者 夏賓)人工智能時代，尤其是在AI大模型興起後，爲存儲及算力領域帶來了前所未有的發展機遇和挑戰。

當前，中國存力生產總量較大，未來需求會持續增長。中國信通院雲大所副主任馬鵬瑋在中國存儲大會上介紹，2021年至2023年，中國存力規模穩步發展，2023年增速約20%，存力總規模達到1200艾字節。

在人工智能飛速發展推動下，存儲規模也持續擴大。馬鵬瑋認爲，伴隨人工智能進入競速跑階段，“數據要素”和“人工智能”已成爲存儲產業發展的新引擎。一方面，數據爆炸式增長以及應用迅速發展，對存儲系統提出了可擴展、高可靠、高性能的要求。

另一方面，中國工程院院士孫凝暉表示，AI計算特別“吃”算力，大模型對存儲容量與訪存帶寬的需求在不斷增加，這爲存儲及算力領域帶來了前所未有的挑戰，高性能、高可靠、高安全、高效能的存儲底座顯得尤爲重要。

如何應對AI帶來的存力挑戰？《AIGC數據存儲研究報告》提出，AIGC促使“以數據爲中心”的趨勢更加凸顯，數據的按需流動和存儲是支撐這一劃時代技術變革的關鍵基石之一。

浪潮信息存儲首席架構師孫斌對中新網記者表示，AIGC時代，人工智能和數據要素是數據型中心的兩類主要負載，存儲面臨效率、性能等挑戰，需要先進存力支撐，先進存力需要新型存儲架構。

人工智能負載包括模型的訓練和微調，以及模型的落地、推理和應用；數據要素負載包括數據基礎設施的建設、數據空間的生成與應用等。信息技術服務公司Gartner預計，到2028年，企業軟件應用程序包含具備自主性AI從不到1%提高到33%，30%的企業機構將把數據變現或數據？表納入其數據戰略。

浪潮信息方面認爲，新型數據中心面臨的六大存力挑戰包括數據多樣、混合負載、存算協同、安全可信、全局管理和綠色節能。先進存力應是以數據爲核心，滿足數據全流程、全狀態、全生命週期的多維能力，可實現數據的高效處理、容納、協同、安全、流通和綠色六類特性需求。

由此，面向AIGC時代數據中心存儲的兩大核心工作場景，浪潮信息存儲將提供機櫃級存儲底座和數據中心級存儲底座，以存儲架構創新打造先進存力，滿足集約高效、一體化數據中心的建設要求。

中國科學院院士、北京航空航天大學教授錢德沛提出了“For AI”的解法：算力網要提供更多、更強的面向AI的計算資源，發展GPU、AI加速器、深度學習處理器等高效支持AI應用的硬件，並與計算範式、模型、算法等實現軟硬件協同。

騰訊雲混元大模型負責人王迪則表示，面對千億級關係網絡及混元大模型萬億級參數提出的算力需求，其開發了全棧自研的Angel機器學習算力平臺，在通信設備、存儲效率與構造等方面均實現了突破，“比如，通過5D多維並行與算子優化，端到端的模型推理性能提升至業界的2.3倍。”

人工智能並非只會帶來挑戰，也潛藏着新機遇。錢德沛說，AI能讓算力網的調度、使用和運營管理更加智能、高效、節能，智能化手段也有助於優化計算機與互聯網的性能，也更節省能耗。(完)