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發布時間: 2025-03-27
曙光存儲副總裁張新鳳
AI訓練再提速 效率提升3倍以上曙光存儲ParaStor F9000專為AI訓練場景量身打造,針對AI訓練帶來的GUP利用率低、KV Cache、向量數據庫存儲和檢索性能低等問題,升級后的ParaStor可整機柜交付,提供千卡/萬卡/十萬卡集群整機柜交付方案,輕松容納DeepSeek-R1這樣千億級參數的大模型,部署時間縮短50%。性能方面,ParaStor F9000更是表現卓越,擁有500萬IOPS的強大處理能力和190GB/s的高速帶寬。借助五級加速技術和秒級彈性擴容功能,可將GPT - 4 級別模型的訓練周期從原本的3個月大幅縮短至1周,加速AI技能迭代。AI推理零卡頓 時延降低80%大模型實時推理往往帶來每秒千萬級的并發請求,對存儲性能要求極高。FlashNexus 集中式全閃存儲在AI推理領域樹立了新的性能標桿,其32控配置可實現超3000萬 IOPS 的驚人性能,時延低至0.202ms,在SPC - 1基準評測中榮獲全球第一。基于國內最新芯片級研發成果,優化從處理器芯片、RDMA網絡芯片、PCIe芯片、NVMe控制器芯片的端到端協議路徑。微控架構建立無鎖化的數據IO“超級隧道”,將寫性能提升2倍以上。為AI推理的向量數據庫、KV Cache長文本存儲提供了更優方案。此外,高性能數據加密、完善的數據保護等技術為用戶最關鍵的私域核心數據資產提供全方位保護。面對大模型實時推理需求,該產品可“零幀起手”支撐每秒百萬級并發需求;聚焦自動駕駛決策實時性需求,可以毫秒級速度加載TB級路況數據;針對金融客戶,可在高波動市場環境下穩定處理高頻量化交易數據流,讓交易更高效、安全。AI成本更優解 海量存儲再升級升級后的ParaStor S6000系列,以1.44PB/框的超大容量和20%成本降低支撐千億參數歸檔。單框配置14塊NVMe盤和60塊SATA/SAS盤,通過冷熱數據分層技術和智能數據調度功能,實現動態優化存儲資源的分配、跨形態熱溫冷數據無感流動,提高存儲資源的利用率。通過與2U2N全閃節點的統一管理和使用,利用系統間無縫數據遷移等技術,顯著降低使用和運維成本。ParaStor高密存儲可滿足AI大模型的數據預處理以及模型、參數的歸檔,高端計算+AI科學計算數據湖應用等場景,顯著降低AI大模型應用存儲系統的構建成本,是百PB-EB級超大規模AI基礎設施的更佳選擇。
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