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AI大模型的发展正倒逼数字基础设施的快速升级。

过去一年半，从ChatGPT到Sora等标志性应用的推出，不仅刷新了公众对AI的认知，也带来了大模型参数的指数级增长，对算力、网络和存储等底层基础设施造成巨大压力。

在这一背景下，英伟达仅用两年时间将GPU从H100升级至H200，提升了5倍训练性能；网络带宽从25G增至200G，延迟通过RDMA大规模应用减少了60%。

同时，华为、阿里云、百度智能云和腾讯云等企业也纷纷推出了针对AI大模型的存储解决方案，以应对新的技术挑战。

AI大模型带来的存储挑战

虽然算力、算法和数据在AI发展中非常关键，存储作为核心的数据承载平台经常被忽视。在AI大模型的训练过程中，存储不仅仅是简单地记录数据，而是深入参与数据的归集、流转和利用，对整个训练流程至关重要。存储性能的不足可能导致训练时间过长，从而严重影响模型的发展速度。

实际上，随着大模型的应用日益增多，许多企业已经开始认识到面临的存储挑战。AI大模型的研发和生产流程可以分为数据采集、数据清洗、模型训练和应用四个主要阶段，每个阶段都对存储系统提出了新的需求。例如：

在数据采集阶段，面对海量和多样化的原始训练数据，企业需求大容量、低成本、高可靠性的存储解决方案。

在数据清洗环节，原始数据需要经过预处理，包括清洗、去重、过滤和加工，以适应AI模型训练的需求。对于多模态大模型，这一阶段的数据量可达传统模型的1000倍以上，且预处理时长可能超过10天，占整个数据挖掘过程的30%。

数据预处理不仅需处理高并发，还对存储的性能和协议支持提出更高要求，以加速数据转换和缩短处理时间。

在模型训练环节，如何高效管理海量数据集并快速加载成为关键，特别是在面对千亿级参数的主流预训练模型时。不稳定的网络和服务器问题可能导致训练中断，这时Checkpoint机制至关重要，以确保能从最近的恢复点继续，而非从头开始。

存储系统的读写速度直接影响算力的有效利用和训练效率。

在应用阶段，存储系统还需支持强大的数据审核功能，确保内容的合法性和符合安全规范。因此，为了提升AI大模型的训练效率和减少资源浪费，创新数据存储技术成为必要条件。

AI倒逼存储技术创新

根据ARK Invest的预测，到2030年，AI模型的规模有望扩大至GPT-3的57倍参数和720倍Token，同时成本将从当前的170亿美元剧减至仅60万美元。这种显著的成本降低将使得计算资源更加经济，但数据处理将成为制约大模型生产的关键因素。为此，许多企业已开始采取预先措施。

具体而言，如百川智能、智谱、元象、碎片回声等公司已采用腾讯云和闪数的AIGC云存储解决方案以提高效率，该方案已被证实可以将数据清洗和训练的效率提高一倍，并将所需时间减半。此外，科大讯飞和中科院等机构选择使用华为的AI存储产品，特别是华为OceanStor A310，它支持从数据归集到模型训练的全流程管理，能显著简化数据处理流程，减少数据移动需求，并已实现预处理效率提高30%。这些技术进展为AI大模型的发展提供了坚实的基础，确保了数据处理的高效和成本效益。

随着AI大模型的不断发展，数据存储技术也迎来了显著的创新和统一化趋势。各大厂商针对AI大模型生产的全流程，进行了有针对性的存储产品性能优化。以腾讯云为例，其对象存储COS支持多协议、高性能和大带宽，能管理百EB级别的存储规模，极大地支持了PB级别海量数据的采集与处理。此外，腾讯云的自研数据加速器GooseFS能显著提高数据访问速度，优化数据清洗效率。

在模型训练环节，腾讯云的并行文件存储CFS Turbo专为AI训练场景优化，提供了行业领先的每秒读写吞吐和元数据处理能力，大幅缩短了数据保存时间，从而提高了整体训练效率。对于数据安全与可追溯性的需求，腾讯云提供了包括图片隐式水印、内容审核和智能数据检索等功能，确保数据在全生命周期内的合规性和安全性。

同时，为应对训练数据和推理数据量的增长，腾讯云的存储服务提供了极高的数据持久性和可用性，降低了存储成本。这些技术进展不仅满足了市场对高性能、大容量和低成本存储产品的需求，也加速了大模型各个环节的融合和效率提升，为企业实施大模型降低了技术门槛，推动了整个行业的前进。

在AI大模型的倒逼下，存储创新已在路上。

摘要：随着AI大模型的快速发展，存储系统面临巨大压力。英伟达等公司通过升级硬件和增加网络带宽来应对这一挑战，同时华为、阿里云、闪数等推出了优化的存储解决方案。这些系统不仅提高了数据处理速度和效率，还满足了AI对高性能、大容量存储的需求，推动了整个行业的技术进步。返回搜狐，查看更多

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