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智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】大模型時代，數(shù)據(jù)決定人工智能的高度，更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是大模型迭代升級的前提，更高的數(shù)據(jù)質(zhì)量也決定著大模型訓(xùn)練的效果。當(dāng)前，大模型技術(shù)全面推動底層基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，算力需求不斷攀升，海量數(shù)據(jù)的存儲和處理需求不斷增長，對人工智能存儲的性能、擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)韌性、數(shù)據(jù)范式等都提出更高要求。
為充分發(fā)揮新型AI存儲對大模型賦能作用，更好支撐大模型發(fā)展，推動大模型應(yīng)用落地，中國信息通信研究院(簡稱“中國信通院”)人工智能研究所特編制《新型人工智能存儲研究報告(2025年)》。2025年4月9日，在中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟第十四次全會上，中國信通院人工智能研究所發(fā)布此報告，中國信通院人工智能研究所平臺與工程化部主任曹峰對報告進(jìn)行了解讀。
報告重點對新型人工智能存儲的概念范圍、面臨挑戰(zhàn)、關(guān)鍵技術(shù)和最佳實踐進(jìn)行了梳理和分析。概念范圍上，梳理了新型人工智能存儲的基本概念，分析了全球人工智能存儲戰(zhàn)略和人工智能存儲現(xiàn)狀。面臨挑戰(zhàn)上，點明了新型人工智能存儲是發(fā)力大模型的基礎(chǔ)，但同時在海量數(shù)據(jù)歸集、訓(xùn)練數(shù)據(jù)訪問效率、推理實時性等方面存在諸多挑戰(zhàn)。關(guān)鍵技術(shù)上，闡明了新型人工智能存儲需要從存儲介質(zhì)、架構(gòu)、系統(tǒng)、管理、編織和安全等方面發(fā)力。最佳實踐上，介紹了銀行、運營商、AI企業(yè)等在新型人工智能存儲的實踐案例。最后，報告針對當(dāng)前人工智能存儲發(fā)展的挑戰(zhàn)，提出了未來我國新型人工智能存儲發(fā)展建議。
報告核心觀點
1. 新型AI存儲是指專為人工智能應(yīng)用和服務(wù)設(shè)計的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，具備超高性能、超大容量、極致安全、數(shù)據(jù)編織等特征，可以有效支撐海量數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，是AI基礎(chǔ)架構(gòu)不可或缺的組成部分。
2. 新型人工智能存儲具備極致性能、數(shù)據(jù)安全、大模型數(shù)據(jù)范式、高擴(kuò)展性、數(shù)據(jù)編織和綠色節(jié)能6大關(guān)鍵特征。極致性能密度加快數(shù)據(jù)供給，提升AI全流程效率；支持向量、KV Cache等數(shù)據(jù)范式，加速推理應(yīng)用；AI存儲高可靠性提升基礎(chǔ)設(shè)施持續(xù)服務(wù)時間，防勒索和加密保障數(shù)據(jù)安全；高擴(kuò)展的AI數(shù)據(jù)湖降低數(shù)據(jù)工程和應(yīng)用對接難度；數(shù)據(jù)編織實現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)可視可管，通過數(shù)據(jù)版本和血緣管理，保障數(shù)據(jù)質(zhì)量不被破壞；綠色AI存儲，降低每TB數(shù)據(jù)能耗和占用空間。
新型AI存儲特征
3. 長記憶存儲范式為推理提質(zhì)增效。長記憶存儲通過多級KV Cache機(jī)制，降低大模型推理的內(nèi)存占用和計算開銷。它以分級方式實現(xiàn)“終身記憶”能力，支持長序列推理和動態(tài)上下文建模。例如，在醫(yī)療領(lǐng)域，長記憶存儲可緩存病理圖像的歷史計算結(jié)果，減少大部分冗余計算，提升推理速度數(shù)倍，同時支持多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同，增強(qiáng)模型對復(fù)雜場景的適應(yīng)性。
4. 數(shù)據(jù)編織加強(qiáng)數(shù)據(jù)跨域高效處理。數(shù)據(jù)編織通過構(gòu)建統(tǒng)一數(shù)據(jù)視圖，打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)整合與高效流動。其技術(shù)包括數(shù)據(jù)版本管理、數(shù)據(jù)血緣管理和統(tǒng)一命名空間，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量不下降，并通過兼容多種存儲協(xié)議實現(xiàn)AI全流程業(yè)務(wù)的無縫對接。例如，在AI企業(yè)實踐中，全局文件系統(tǒng)支持?jǐn)?shù)據(jù)零拷貝和端到端加速，跨域調(diào)度效率提升數(shù)倍，顯著降低數(shù)據(jù)治理成本，滿足大模型對場景化數(shù)據(jù)治理的需求。
5. 超節(jié)點存儲架構(gòu)持續(xù)支撐擴(kuò)展法則。超節(jié)點存儲架構(gòu)通過全對等、全直通設(shè)計，實現(xiàn)存儲與計算之間高并行數(shù)據(jù)直通。例如，通過高通量數(shù)據(jù)總線互聯(lián)，統(tǒng)一內(nèi)存語義訪問數(shù)據(jù)，實現(xiàn)計算、存儲資源解耦靈活調(diào)度，資源利用率最大化；通過近存計算將數(shù)據(jù)預(yù)處理功能下沉至存儲層，減少數(shù)據(jù)搬運開銷，支撐十萬卡級算力集群擴(kuò)展，滿足大模型對高擴(kuò)展性和高并行數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的需求。
6. 高性能并行文件系統(tǒng)以存強(qiáng)算。高性能并行文件系統(tǒng)通過高性能、高可靠、高擴(kuò)展和加速卡直通存儲技術(shù)特性，提升大模型訓(xùn)練推理效率。其四大能力包括：百PB/s級帶寬和億級IOPS能力支持超萬卡集群無瓶頸擴(kuò)展；EB級擴(kuò)展能力適應(yīng)海量數(shù)據(jù)；存儲系統(tǒng)高可用性達(dá)到六個九，實現(xiàn)軟硬件故障的自動切換；加速卡直通技術(shù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)從存儲到GPU的“一跳直達(dá)”。
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