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      發力存算網協同,運營商如何在存力上做文章?

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      AI大模型參數規模突破萬億級,AI算力的重要性已經毋庸置疑。但隨著算力基礎設施越建越多,一個被忽視的真相也逐漸清晰:最終決定訓練乃至推理效率的不是單純的算力峰值,而是數據從存儲到計算的“流轉效率”。

      在AI大模型訓練、推理等業務快速發展的大背景下,數據存儲與計算的協同效率不僅成為運營商IT系統升級的關鍵,更關乎AI在運營商和各行各業業務中的部署應用。

      作為數字基建主力軍,當前運營商對存力的需求已從“輔助角色”升級為“重要引擎”。

      01

      迎接“AI+”時代

      存算網協同成為運營商的必答題

      隨著AI大模型發展深入推進,行業對存力的需求日益凸顯。在數據處理能力上,存儲系統須具備高IOPS和高帶寬,滿足高速讀寫需求,減少計算資源等待時間;在容量方面,存力要從TB級擴展到PB級以上,以容納海量非結構化數據;同時,存力支撐下的低延遲訪問對實時AI應用也至關重要。

      直面行業需求,運營商作為算網一體化的核心建設者與引領者,存儲與計算、網絡的協同已成為其無法回避的課題。

      從業務需求來看,AI訓練和推理對存算網協同的性能要求呈現多維度提升。中國移動研究院網絡與IT技術研究所項目經理閆晗指出,在訓練方面,隨著參數量、訓練數據量的激增,訓練檢查點不斷增大,對于存儲提出TB/s級高吞吐性能需求。在推理方面,由于GPU顯存空間有限,需要構建HBM-DRAM-SSD多級KVCache緩存架構,以緩存更多KV數據,提升KVCache命中率。

      “當前存儲與計算、網絡資源的協同還存在諸多短板:在多協議處理方面,傳統按照文件、對象、塊協議分立的存儲系統暴露出數據跨池拷貝痛點和數據冗余問題;在存儲網絡方面,傳統TCP/IP網絡面對海量數據傳輸存在瓶頸;在存儲客戶端方面,傳統NFS文件客戶端不能滿足高并發讀寫性能需求?!遍Z晗講道。

      從IT系統整體來看,存儲與計算、網絡資源如何協同才能滿足AI業務需求,目前存在哪些協同短板?未來如何實現高效低時延傳輸?帶著這一系列行業關注的話題,近期,工信智媒體還將組織專家研討沙龍,深入探索行業的應用之策。


      02

      高性能、低成本的SSD

      成為存力市場核心訴求

      構建高效存力,存儲技術可謂關鍵制約因素。在這場關于容量、性能、成本的博弈中,存儲技術也逐漸演進,打破HDD市場長期被國外制約的困境,國產廠商在SSD領域正實現彎道超車。

      就企業進展來看,長江存儲3D NAND閃存技術持續迭代,作為SSD大腦的主控芯片,目前國內絕大多數依然是國外芯片廠商占據,其比例遠高于CPU市場,這無疑凸顯了國內相關產業在該領域實現自主突破的緊迫性。

      從技術價值來看,SSD芯片直接決定存儲性能。“中國移動重點考量SSD硬盤的讀寫帶寬、IOPS、時延、可靠性、功耗等指標,同時也考量SSD產品的成本因素,從技術和成本兩方面進行綜合評估?!遍Z晗介紹,目前中國移動在智算場景下,存儲介質正在快速向全閃化演進,以實現存儲系統高吞吐、低延遲、低功耗的目標。

      對此,中國聯通研究院未來網絡研究部總監曹暢也同樣認為,從運營商角度來看,更為看好SSD在成本控制與性能優化上的優勢。一方面,新型SSD芯片可實現更低時延,提供更大帶寬和IOPS,能滿足AI訓練中大量數據的快速讀寫需求,部分新型SSD芯片還具備計算加速功能,可以加速數據處理。另一方面,新型SSD芯片采用更先進制程,在能效比上表現優異。

      近年來平頭哥的鎮岳企業級SSD主控芯片嶄露頭角,不僅具備高達3400K IOPS的IO處理能力,輕松應對高并發AI推理任務;而且憑借領先業界的超低延遲 ,能快速響應推理請求,減少等待時間;同時支持多種NAND技術,保證性能的同時控制存儲成本,提升AI推理成本效益。

      03

      存算網協同長遠在于

      打贏算力能效戰

      AI算力的爆發式增長帶來巨大能耗壓力,如何在提升訓練效率的同時降低能耗,成為運營商存算網協同的重要課題,SSD憑借節能的突出優勢,也將有效助力這一進程。

      對此,閆晗認為,液冷技術與SSD替代結合是節能關鍵。液冷一方面能夠提高數據中心的設備部署密度,另一方面也能保證芯片在最大電壓和頻率下連續運行,提升芯片性能。而SSD硬盤能耗比HDD硬盤節省90%以上,通過SSD對HDD的替代,可進一步降低設備功率,其與液冷技術相輔相成,將共同推動新型節能、綠色低碳算力網絡發展。

      網絡架構優化與協議創新可進一步降低能耗。曹暢指出,光電混合新型組網方案是未來的重要方向,可以解決傳統網絡架構難以滿足超大規模算力集群互聯需求。同時,通過優化擁塞控制算法、負載均衡策略及RDMA協議,能提升網絡吞吐效率AI訓練效率。此外,曹暢提醒,從系統協同方面來看,通過智能化的管控與調度、自動化運維等手段也可以確保網絡的高可用和高可靠。

      正如不同的應用場景,對存力的挑戰各有不同,各有側重。未來存算網協同還有賴于產業鏈上下游企業同心協作,從OEM廠商、SSD盤的廠商和SSD核心芯片企業都應各盡所長。平頭哥半導體產品總監周冠鋒認為,作為一種典型的閉源系統,SSD盤廠與主控廠需要緊密合作,充分發揮出主控芯片與NAND芯片的能力,并盡量以通用部件的形態,滿足各場景訴求;同時在接口兼容性上與OEM廠商聯合發力,充分適配各種不同硬件平臺。

      面向未來,當存力、算力、運力真正實現“同頻共振”,不僅將重塑運營商的競爭力,更將為數字經濟高質量發展注入底層動力。隨著AI業務的深入,相信運營商還將在技術突破、產業協同等方面持續探索。后續,工信智媒體將持續關注行業動向,并且通過算網一體化中的存力挑戰研討,邀請產業各方深入探討實踐路徑,敬請關注。

      上半年信息通信業“交卷”:這幾個數據必須關注!

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      黃仁勛“松口”:H20芯片解禁是喜還是憂?

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