企业在开发及实施大模型应用过程中，面临四大挑战：

● 首先，数据准备时间长，数据来源分散，归集慢，预处理百TB数据需10天左右;

● 其次，多模态大模型以海量文本、图片为训练集，当前海量小文件的加载速度不足100MB/s，训练集加载效率低;

● 第三，大模型参数频繁调优，训练平台不稳定，平均约2天出现一次训练中断，需要Checkpoint机制恢复训练，故障恢复耗时超过一天;

● 最后，大模型实施门槛高，系统搭建繁杂，资源调度难，GPU资源利用率通常不到40%。

华为顺应大模型时代AI发展趋势，针对不同行业、不同场景大模型应用，推出OceanStor A310深度学习数据湖存储与FusionCube A3000训/推超融合一体机。

华为数据存储产品线总裁 周跃峰

OceanStor A310深度学习数据湖存储，面向基础/行业大模型数据湖场景，实现从数据归集、预处理到模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理。

OceanStor A310单框5U支持业界最高的400GB/s带宽以及1200万IOPS的最高性能，可线性扩展至4096节点，实现多协议无损互通。全局文件系统GFS实现跨地域智能数据编织，简化数据归集流程;通过近存计算实现近数据预处理，减少数据搬移，预处理效率提升30%。

FusionCube A3000训/推超融合一体机，面向行业大模型训练/推理场景，针对百亿级模型应用，集成OceanStor A300高性能存储节点、训/推节点、交换设备、AI平台软件与管理运维软件，为大模型伙伴提供拎包入住式的部署体验，实现一站式交付。

FusionCube A3000开箱即用，2小时内即可完成部署。训/推节点与存储节点均可独立水平扩展，以匹配不同规模的模型需求。同时FusionCube A3000通过高性能容器实现多个模型训练推理任务共享GPU，将资源利用率从40%提升到70%以上。FusionCube A3000支持两种灵活的商业模式，包括华为昇腾一站式方案，以及开放计算、网络、AI平台软件的第三方伙伴一站式方案。

在本次活动中，中科院自动化所紫东太初大模型中心常务副主任、武汉人工智能研究院院长王金桥;科大讯飞副总裁、AI工程院院长潘青华;智谱AI算法工程师陶治华分别就AI大模型的应用实践以及基于华为AI存储的联合创新发表主题演讲。

中科院自动化所紫东太初大模型中心常务副主任

武汉人工智能研究院院长 王金桥

科大讯飞副总裁、AI工程院院长 潘青华

智谱AI算法工程师 陶治华

华为数据存储产品线总裁周跃峰表示：大模型时代，数据决定AI智能的高度。作为数据的载体，数据存储成为AI大模型的关键基础设施。华为数据存储未来将持续创新，面向AI大模型时代提供多样化的方案与产品，携手伙伴共同推进AI赋能千行百业。

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