2024世界人工智能大會(huì)昨天在上海開(kāi)幕。工業(yè)和信息化部負(fù)責(zé)人在大會(huì)上透露，我國(guó)算力規(guī)模位居全球第二。
最新統(tǒng)計(jì)顯示，截至5月底，全國(guó)規(guī)劃具有高性能計(jì)算機(jī)集群的智算中心已達(dá)十余個(gè)。從全國(guó)來(lái)看，智能算力在算力總規(guī)模中的比重超過(guò)了30%。我國(guó)算力結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。
會(huì)議上，工業(yè)和信息化部副部長(zhǎng)單忠德提到，目前我國(guó)已經(jīng)培育了421家國(guó)家級(jí)的智能制造示范工廠，人工智能企業(yè)的數(shù)量也超過(guò)了4500家，算力規(guī)模位居全球第二，推動(dòng)制定了48項(xiàng)智能制造相關(guān)的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)完善全球人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的生態(tài)。
同時(shí)單忠德表示，工信部將圍繞強(qiáng)化開(kāi)放合作、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，夯實(shí)產(chǎn)業(yè)基座、加快應(yīng)用落地四方面開(kāi)展合作。
中國(guó)算力規(guī)模雖然位居全球第二，智算中心也在擴(kuò)建，但隨著大模型參數(shù)量和數(shù)據(jù)量的極速膨脹，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的傳、用、管、存，卻成為制約生成式AI落地的瓶頸之一。
AI大模型數(shù)據(jù)歸集、訓(xùn)練、數(shù)據(jù)歸檔與管理等階段，面臨著數(shù)據(jù)歸集時(shí)間長(zhǎng)、模型訓(xùn)練效率低、數(shù)據(jù)管理復(fù)雜度高等針對(duì)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的新挑戰(zhàn)，用戶亟需構(gòu)建支持多協(xié)議、高帶寬、低延遲、數(shù)據(jù)高效流轉(zhuǎn)的大模型存儲(chǔ)底座。
同時(shí)，在大模型數(shù)據(jù)處理全流程中，要想使訓(xùn)練效率達(dá)到極致，減少不必要的資源浪費(fèi)，算力和存力就需要均衡配置，訓(xùn)練階段的數(shù)據(jù)讀寫性能成為發(fā)揮存力最大作用的關(guān)鍵。
而想要提升存儲(chǔ)效率、降低模型訓(xùn)練成本，必須要在存儲(chǔ)技術(shù)上進(jìn)行創(chuàng)新。
分布式儲(chǔ)存技術(shù)，可以在緩存優(yōu)化、空間均衡、縮短GPU與存儲(chǔ)讀取路徑等方面更具優(yōu)勢(shì)，TB級(jí)帶寬、千萬(wàn)級(jí)IOPS、EB容量，就可以滿足大模型存儲(chǔ)在性能和容量方面的要求。
永旗(北京)科技有限公司專注于Web3.0底層技術(shù)突破和研發(fā)，已經(jīng)推出以Web3.0技術(shù)研發(fā)的存儲(chǔ)系統(tǒng)--世界硬盤，這將存儲(chǔ)成本直線降低60%，為建設(shè)智慧城市降低基礎(chǔ)成本，大大緩解了各個(gè)城市在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上的資金壓力，這些節(jié)省下來(lái)的資金將可以更好地應(yīng)用在公共項(xiàng)目建設(shè)中。
以世界硬盤為代表的去中心化存儲(chǔ)，在技術(shù)上和模式上，已具備了大規(guī)模商業(yè)化的能力。在智慧城市建設(shè)中，擁有巨大的成本和耗能優(yōu)勢(shì)，將極大降低智慧城市的成本。
因此，在本輪推進(jìn)城市全域數(shù)字化轉(zhuǎn)型的熱潮中，引入Web3.0技術(shù)下的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)，將成為低成本建設(shè)與加快推進(jìn)的核心內(nèi)容。
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