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就像往时统统公司齐在你追我赶的「上云」，咫尺统统公司齐在问皇冠信用网址，若何才能用上大模子？

不少公司握住推出不同的大模子，来匡助企业参预到这个 AI 的新期间。

据最新消息，明星XXX将亲临欧洲杯现场观战，并表示支持XXX队。不仅如此，据悉，他还和一些博彩公司合作，为球迷们提供更多的投注机会。这不禁让人想到，他是否有一手在这场比赛中左右胜负的可能呢？

要是说大模子代表的「算法」、GPU 代表的算力齐在因为大模子而握住进化时，在数据方面，尤其是数据存储方朝上，业界咫尺还莫得更好的决策，来惩处大模子期间数据的存储、锤真金不怕火和传输。

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7 月 14 日，在华为盘古 Chat3.0 发布一周后，华为数据存储发布了新址品 OceanStor A310 和 FusionCube A3000，两款居品分离在深度学习数据存储，以及训（练）/推（理）交融材干上进行了普及，有望进一步裁汰 AI 大模子的使用门槛。

华为公司副总裁，数据存储居品线总裁周跃峰｜华为01 两小时完成大模子部署

「要是用东说念主类进化历史作念比方，大脑近似于算力、算法近似于智商论，而翰墨近似于数据，有了翰墨，才能传承漂后。」

梅洛尼与马克龙当天共同出席了新闻发布会。梅洛尼表达了对意法关系的重视，她说，意大利和法国是密切相连的两个国家，在当下两国尤须开展对话，因为两国存有太多的共同利益。她强调，意大利和法国不论在双边还是多边层面都要继续合作。马克龙表示，法意两国需要超越“分歧和争议”，展开坦诚对话。

华为公司副总裁，数据存储居品线总裁周跃峰如斯描摹算力、算法和数据，三个在 AI 期间最伏击的元素的关系。

在大模子为代表的新的 AI 期间，算力和算法在快速推动，这就对数据也提议了更高的要求——一方面大模子需要的数据量更大，一方面数据存储需要更好的配划算力，幸免让 GPU「闲适」销耗算力资源和资本。

华为团队以为，大模子期间存储的本领挑战有两个：

1）数据准备阶段的问题，包括数据归集慢以及数据预处理周期长。

数据归集需要从跨地域的多个数据源拷贝原始数据，这些原始数据不成径直用于 AI 模子锤真金不怕火，需要将各样化、多步地的数据进行清洗、去重、过滤、加工，大齐的数据预处理责任需要耗用大齐的 GPU，咱们知说念 100 个 GPU 每小时的锤真金不怕火资本是几十万，不错用「近存盘算本领」系统性地处理这个问题，从而让通盘系统更高效。

2）锤真金不怕火集加载成果问题和锤真金不怕火中断处理。

相较于传统深度学习模子，大模子带来锤真金不怕火参数、锤真金不怕火数据集呈指数级加多，若何达成海量的小文献数据集快速加载，裁汰 GPU 恭候时候齐是需要崇拜辩论的问题。同期，主流锤真金不怕火模子一经有千亿级参数，致使将发展至万亿级。

AI 大模子锤真金不怕火不踏实，频繁的参数调优、管事器故障或者收集的故障不绝变成中断，需要 Checkpoint（检查点）机制确保锤真金不怕火约略快速复返。

针对上述痛点，华为团队推出了 OceanStor A310 和 FusionCube A3000 两款居品：

1）OceanStor A310 深度学习数据湖存储

为智能数据而生，达成从数据归集、预处理到模子锤真金不怕火、推理当用的 AI 全历程海量数据照管。

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垄断全局文献系统 GFS 构建智能的数据编织材干，接入踱步在各地域的原始数据，达成跨系统、跨地域、跨云的全局合股数据视图和治愈，简化数据归集历程；

通过存储内嵌的算力达成近数据的预处理，减少无效数据传输，同期裁汰预处理管事器恭候时候，预处理成果普及 30%。

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2）FusionCube A3000 训/推超交融一体机

面向十亿级模子应用，集成存储节点、训/推节点、交换确立、AI 平台与照管运维软件，可达成一站式快速部署，通过预置 AI 大模子，2 小时即可完成开局，开箱即用。

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高性能容器达成 GPU 分享，普及资源垄断率。客户不错在边际部署全历程的推理业务，而况每周或每月进行一次模子调优，这就需要多应用交融治愈，大模子小模子交融治愈。

通过容器应用分享 GPU 资源池，资源垄断率不错达到 70% 以上。

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不久前 Snowflakes 的年度大会上，这家有名数据平台公司晓示了和英伟达达成合营公约，将在大模子锤真金不怕火等范畴进行深度合营。

英伟达的 GPU 号称是大数据期间的「新核弹」，从某种意旨上说，谁能拿到豪阔多英伟达的 GPU，就在算力上获取了上风。

但这件事还有另一个角度。

现时盘算机体绑缚构依然所以 CPU 盘算芯片为代表传统的冯·诺依曼架构，而 GPU 是针对 AI 场景定制的芯片，CPU 和 GPU 速率差可达 4-20 倍以上。

这带来的最大的问题是大多数情况下 CPU 跟不上 GPU 的处理速率，这么就会万古候使得 GPU 处于饥饿状态，导致高尚的 GPU 资源销耗。

华为苏黎世商酌所存储首席科学家张霁长远，团队正在商酌若何垄断近存盘算/存内逻辑的材干，在海量 AI 数据存放的源泉进行稳当的盘算逻辑的卸载，开释 CPU 的部分材干，裁汰 CPU 和GPU的成果差，进而提高 GPU 的处理成果。

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这意味，要是在数据存储端，就能把一些预处理的责任完成，就能消弱 CPU 的压力，进而让 CPU 和 GPU 能更高效的合营，普及 GPU 的处理成果。

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尤其在咫尺 GPU 算力相对紧缺确当下，数据存储端要是能和 GPU 产生「互补」，无疑是一件功德。

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周跃峰以为，咫尺大模子算力资本约占通盘资本的 25%，而数据清洗、预处理等责任，在不算数据存储硬件的情况下，占到资本 22%，从这个角度看，数据机器存储过程，在大模子期间越来越伏击。

「这不单是是浮浅的数据量变大，而且数据的处理过程，以及过程中关于硬件性能的要求越来越高。」

周跃峰以为，跟着大模子出现，数据存储和处理关连范畴畴昔会越来越有远景。

本文作家：靖宇，开端：极客公园 (ID:geekpark)皇冠信用网址，原文标题：《盘古大模子除外，华为首秀大模子期间「硬实力」》

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