ファーウェイ、大型モデル時代に向けたAIストレージ新製品を発売

7月14日、ファーウェイは大規模モデル時代の新しいAIストレージ製品をリリースしました。これは、基本モデルのトレーニング、業界モデルのトレーニング、セグメント化されたシナリオモデルのトレーニングと推論に最適なストレージソリューションを提供し、AIの新たな勢いを生み出します。

大規模モデル アプリケーションの開発と実装の過程で、企業は 4 つの大きな課題に直面します。

第一に、データの準備に時間がかかり、データソースが分散しており、収集が遅いです。100 TB のデータを前処理するには約 10 日かかります。第二に、マルチモーダル大規模モデルは大量のテキストと画像をトレーニングとして使用します。現在、大量の小さなファイルの読み込み速度が 100MB/s 未満で、トレーニング セットの読み込み効率が低い、第三に、大きなモデル パラメータが頻繁に調整され、トレーニング プラットフォームが不安定である、トレーニングが 2 回に 1 回中断される平均して数日かかり、トレーニングを再開するにはチェックポイント機構が必要で、障害回復には 1 日以上かかります。最後に、大規模モデルの実装しきい値が高く、システム構築が複雑で、リソースのスケジューリングが難しく、GPU リソースの使用率が高くなります。通常は 40% 未満です。

ファーウェイは、大規模モデル時代の AI の開発トレンドに準拠し、さまざまな業界やシナリオでの大規模モデル アプリケーション向けに、OceanStor A310 ディープラーニング データ レイク ストレージと FusionCube A3000 トレーニング/プッシュ ハイパーコンバージド オールインワン マシンを発売します。 。

周岳峰氏、ファーウェイデータストレージ製品ライン担当社長

OceanStor A310 ディープラーニング データ レイク ストレージは、基本/業界の大規模モデル データ レイク シナリオを指向しており、データ収集と前処理からモデル トレーニングと推論アプリケーションに至るまで、AI のフルプロセスの大規模データ管理を実現します。

OceanStor A310 シングルフレーム 5U は、業界最高の帯域幅 400 GB/秒と最高のパフォーマンス 1,200 万 IOPS をサポートし、4,096 ノードまで直線的に拡張して、複数のプロトコルとのロスレスの相互運用性を実現できます。グローバル ファイル システム GFS は、リージョンを越えたインテリジェントなデータ ウィービングを実現し、データ収集プロセスを簡素化し、ニアメモリ コンピューティングによるニアデータ前処理を実現し、データ移動を削減し、前処理効率を 30% 向上させます。

FusionCube A3000 トレーニング/プッシュ ハイパーコンバージド オールインワン マシンは、業界の大規模モデルのトレーニング/推論シナリオと数百億のモデル アプリケーションを対象としており、OceanStor A300 高性能ストレージ ノード、トレーニング/プッシュ ノードを統合しています、スイッチング機器、AI プラットフォーム ソフトウェアおよび管理 運用および保守ソフトウェアは、大規模モデル パートナーにターンキー導入エクスペリエンスを提供し、ワンストップ デリバリーを実現します。箱から出してすぐに動作し、2 時間以内に導入できます。さまざまなサイズのモデルのニーズに適応するために、トレーニング ノードとストレージ ノードを独立して水平方向に拡張できます。同時に、FusionCube A3000 は高性能コンテナを使用して複数のモデルのトレーニングと推論タスクに GPU を共有し、リソース使用率が 40% から 70% 以上に増加します。 FusionCube A3000 は、ファーウェイの Ascend ワンストップ ソリューションと、オープン コンピューティング、ネットワーク、AI プラットフォーム ソフトウェア向けのサードパーティ パートナーのワンストップ ソリューションを含む、2 つの柔軟なビジネス モデルをサポートします。

周岳峰氏は、ビッグデータの時代にはデータが人工知能のレベルを決定すると述べました。データのキャリアとして、データ ストレージは大規模な AI モデルの重要なインフラストラクチャとなっています。ファーウェイデータストレージは今後も革新を続け、AI大型モデルの時代に向けた多様なソリューションと製品を提供し、パートナーと協力してさまざまな業界でのAIエンパワーメントを推進していきます。 「

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