AI大模型时代的存储挑战与解决方案

"02Hardware.pdf - 介绍的是AI集群中的大模型数据存储现状、挑战以及相关的硬件和连接方式。内容涵盖了存储技术架构的发展、硬件介质的种类、存储架构的类型，以及大模型训练中涉及的数据存储问题和CKPT优化。" 在AI集群和大模型的背景下，数据存储扮演着至关重要的角色。存储技术的架构和硬件介质是支撑AI应用，特别是大模型训练的基础。传统的硬件介质包括机械硬盘(HDD)、固态硬盘(SSD)、光盘和磁带，其中固态硬盘因其高速度和低延迟特性在大数据处理和AI领域受到青睐。 存储架构分为多种类型，如分布式存储和集中式存储，分别适用于不同的应用场景。分布式存储通过网络将多个独立的存储设备连接起来，提供高可用性和扩展性，适合大规模数据处理；而集中式存储则倾向于提供高性能和统一的访问接口。连接方式有DAS（直接连接存储）、NAS（网络附加存储）和SAN（存储区域网络），各有优缺点，其中DAS适用于单机系统，NAS适合文件共享，而SAN则提供块级数据访问，常用于企业级应用。 在大模型训练过程中，训练数据的量级庞大，因此对存储性能提出了高要求。CheckPoint（检查点）技术是训练过程中保存模型状态的关键，优化CKPT可以减少存储开销和恢复时间。多级存储系统，如结合高速缓存和慢速持久存储，可以有效地平衡性能与成本。 随着AI技术的发展，多模态大模型如LLM（Large Language Models）如LLAMA的出现，对存储提出了新的挑战。存储对象、存储协议（如对象存储、块存储、文件存储对应的NFS、HDFS、NVMe、SCSI等）的选择需要适应AI模型的特性和工作负载。例如，TensorFlow和PyTorch等框架通常会利用块存储进行高效计算。 在AI大模型时代，理想的存储架构应具备高速读写能力、高容错性和可扩展性，同时要能应对不断增长的数据量和模型复杂性。因此，对于存储架构的选取和设计，需要综合考虑性能、成本、可靠性和未来扩展的可能性。