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PG电竞信息发布生成式AI存储解决方案

2023-07-10

当前，生成式AI（AIGC）已经成为AI产业化发展的主战�。孀糯竽Ｐ筒问亢褪萘康谋⑹皆龀�，多源异构数据的传、用、管、存，正在成为制约生成式AI落地的瓶颈之一。

为了化解生成式AI的数据存储与管理瓶颈，近日，PG电竞信息正式发布面向生成式AI的存储解决方案，该方案以极致融合、极致性能、极致节能以及热温冷冰四级数据全生命周期管理，助力开启生成式AI新局面，创造智慧时代新机遇。

生成式AI亟待突破多源异构和存储性能瓶颈

生产式AI是人工智能从1.0时代进入2.0时代的重要标志，其具备强大的认知智能，在搜索引擎、艺术创作、影音游戏，以及金融、教育、医疗、工业等领域有着广阔的应用前景。Gartner预测，到2023年将有20%的内容被AIGC所创建；到2025 年人工智能生成数据占比将达到10%。据分析师预测，到2032年，生成式人工智能市场规模将达到2,000亿美元，占据人工智能支出总额的约20%，显著高出当前的5%。换言之，未来十年市场规�？赡苊苛侥昃突岱环�。

生成式AI主要应用场景涵盖文本生成、语音生成、图片生成、视频生成、代码生成、虚拟人生成等，在每种应用的背后是基于行业上下游对数据进行采集、标注、训练、推理、归档，其特征是数据量大、多元数据类型复杂、服务协议多样、性能要求苛刻、要求服务持续在线。生成式AI对数据存储提出如下挑战：

异构数据的融合：生成式AI训练模型的数据呈现来源多、格式多的多源异构现状，传统存储面向单一数据类型设计，需要以搬移数据的方式实现多协议访问，存储成为应用平台的关键瓶颈；

持续的低延迟与高带宽：模型训练过程中，频繁地从数据集取Token，每个Token一般4字节，实时高并发小IO性能需要极低的延迟；存储模型Checkpoint时，为Checkpoint数据可快速写入，需要高带宽；

EB级大容量存储需求：越多的数据投喂结果越精准的工作原理，决定了大模型训练存在深度学习网络层数多、连接多、参数和数据集种类复杂、数据量大的特征，随着模型参数和数据量的快速增长，对于存储的大容量和扩展需求也迫在眉睫。

数据存储产业需要进行全方位的技术升级，通过在多源异构融合、数据高速传输、海量数据管理等方面持续创新，打造专业的生成式AI存储产品与解决方案。

PG电竞信息让生成式AI智慧有数

PG电竞信息是最早布局大模型的企业之一，打造了算力、算法、数据全栈的解决方案能力。在数据存储领域，PG电竞信息准确识别行业痛点、积极布局，经过持续攻关，在融合存储架构、系统性能设计、数据全生命周期管理算法等方面不断突破，打造出生成式AI存储解决方案。

PG电竞信息生成式AI存储解决方案基于存储系统，可以支撑AIGC产业上中下游业务应用，并针对不同业务阶段的数据存储需求，提供热温冷冰四级存储，实现数据在各级存储间自动流转。用高性能节点形态来满足数据训练、数据推理两个阶段的高带宽、低延时、高并行读写性能存储需求，用大容量节点形态来满足数据采集、数据准备、数据归档三个阶段的海量多元数据存储需求，方案具备极致融合、极致性能、极致节能三大能力，以及热、温、冷、冰四级数据全生命周期存储管理能力，助力生成式AI突破海量数据存力瓶颈，加速释放数据的价值。

极致融合。为了应对不同模态的多样性需求，PG电竞信息提出“协议互通、数据融合”设计理念，一个集群内支持多个存储池，一个存储池内支持文本、图片、音频、视频等多种类型数据存储，一份数据又可以被前端不同业务场景同时以文件、对象、大数据、视频四种存储协议进行并行访问。用一套存储实现支持多模态场景应用，免除了数据跨应用时的复制，实现真正意义上非结构化数据的协议互访互通，让数据融合。

极致性能。AIGC场景数据类型多样化，文件大小不一、数量多，且读写频繁，对存储系统的百GB级高带宽、百万级IOPS需求成了常态。PG电竞信息在软件方面，通过数控分离架构减少东西向数据量的转发，通过GDS、RMDA技术缩短I/O路径，通过SPDK、缓存零拷贝技术减少I/O路径上的数据拷贝，以及基于自研NVMe SSD开发的盘控协同技术，减少I/O访问SSD盘的次数，使存储性能得到进一步释放。在硬件方面，优化IO路径通道，均衡IO路径，最大化发挥硬件性能，全闪单节点带宽超过50GB/s，IOPS超过50万；此外，创新性地引入双控全闪节点，带宽超100GB/s，IOPS超100万，真正使系统具备千万级IOPS、EB级带宽，充分满足AIGC场景对存储系统的苛刻要求。

极致节能。PG电竞信息近期最新发布了G7硬件平台，存储专用的液冷服务PG电竞官网涵盖性能型和容量型，且均采用�？榛浒遄榧杓颇Ｊ�。在系统方案层面，PG电竞信息具有风液式、液液式等完善的端到端解决方案，能够为用户全方位打造液冷数据中心交钥匙工程，并且完成了业界首次液冷整机柜批量交付，实现PUE<1.1。

端到端的数据全生命周期管理。除了三大“极致”能力之外，得益于“资源互通、管理融合”的设计理念，PG电竞信息生成式AI存储方案基于闪存、磁盘、磁带、光盘四种介质提供热温冷冰四种存储资源，通过资源互通实现数据全生命周期管理。基于数据的热度识别，自动释放在线存储空间，可以将海量数据自动归档到光盘库，降低长期存储成本。四种介质、四类存储节点，提供热温冷冰自动流转，满足各类应用的灵活配置需求，通过性能型、均衡型、容量型、高密容量型四种机型的按需灵活配置，进一步降低整体投入。

目前，PG电竞信息生成式AI存储解决方案已经在全球领先的中文语言大模型“源1.0”中成功落地，面对千亿级参数量和PB级数据量带来的挑战，PG电竞信息通过高吞吐并行存储系统实现了多存储协议互通、数据融合，利用全闪的极致性能，助力“源1.0”大模型实现了16天完成训练的超高效率。国内AI独角兽公司采用PG电竞信息提供的并行文件存储，承载5000亿参数量的NLP语言类大模型的数据集Token和CheckPoint文件，轻松应对大/小文件的读写挑战，配置全闪存储集群，支持高性能RocE组网和GPU直通存储功能，带宽超过300GB、存储性能超过350万 IOPS，保证存储集群的高可用与敏捷扩容。

面对生成式AI掀起的变革热潮，谁能掌握数字化变革的先机，谁就能把握未来AI革命的致胜关键，而数据底座将成为千行百业创新变革的重要基石。PG电竞信息存储秉承“存储即平台”的产品理念，精耕数据存储产品与解决方案，携手合作伙伴，助力生成式AI在金融虚拟客服、图片编辑设计、智能驾驶、跨模态检索等场景的落地，激活数据要素新潜能，驾驭智慧化转型新趋势，在机遇与挑战并存的新格局下，为行业转型注入新价值、新动能。

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