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智能存力調度平臺發布,AI存儲邁入“智能調度”時代

2025-07-30 16:28
趣味科技
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近年來伴隨著AI技術的突飛猛進,無論是國家還是企業對于AI的重視程度都與日俱增,我國更是在2022年極具前瞻性地推出了“東數西算”戰略。

在“東數西算”的動脈上,流淌的不再是傳統的電力,而是毫秒級穿梭的AI數據洪流。

智能存力平臺橫空出世

7月26日上午,作為全球一年一度的AI行業盛宴,2025世界人工智能大會(以下簡稱WAIC)在上海世博中心盛大揭幕。

7月27日下午,在上海前灘香格里拉酒店舉辦的WAIC 2025智能趨勢論壇上,中國移動宣布實現首個全局統一文件存儲產品落地應用,引發了整個行業的高度關注。這不僅標志著國內首個智能存力跨域調度平臺正式落地,而且還以“全局統一文件存儲系統”的硬核實力,為AI大模型訓練、推理、生成等場景提供了跨域協同的存力底座。

作為“東數西算”戰略的重要承載平臺,智能存力調度平臺不但實現了全套方案自主可控,而且兼容全球8種AI芯片,對保障供應鏈安全、推動國家數字經濟高質量發展都具有重大意義。截至目前為止,該平臺已經率先覆蓋長三角、成渝、內蒙古、貴州四大國家級樞紐節點,覆蓋橫跨東西、聯動南北的七大存力資源池。

三大核心能力實現破局

“數據看不全、理不順、用不好,是壓在AI時代的三座大山。”在WAIC期間舉行的媒體溝通會上,曙光存儲總裁何振直指當前AI應用難以落地的主要痛點。傳統數據中心因廠商系統各自為政、互不兼容形成數據孤島,AI熱數據與冷數據混合存儲導致成本失控,跨域數據調用延遲嚴重等問題,成為了制約AI技術落地的“最后一公里”。曙光存儲支持中國移動構建智能存力調度平臺,因此看到一系列問題。

而曙光存儲給出的解決方案,是通過三項核心能力打出了一套“組合拳”:

1、資源動態調配:通過將熱數據靠近算力中心、冷數據存儲在成本較低的西部的數據分級管理策略,曙光存儲實現了能耗與成本的綜合優化,大幅降低了數據中心的綜合成本。

2、異構資源整合:曙光存儲在存力平臺上研發了統一的納管接口,能夠兼容不同廠商的存儲系統,實現數據之間的互通,從而使得數據中心的運維效率大幅提升。

3、跨域無感加速:從芯片級的“超級隧道”加速技術,到系統層的冷熱分層調度,曙光存儲對整個應用層面和整個存儲系統都進行了數據加速,將跨域數據訪問延遲壓縮至毫秒級,讓用戶根本感知不到數據其實是在千里之外跨域流動。

技術攻堅迎來厚積薄發

關注存儲領域的讀者想必都知道,曙光存儲近年來在技術上實現了大爆發。其分布式文件系統在性能測試中創下了190GB/s帶寬、500萬IOPS的紀錄,超越國際同類產品。

而這背后,是曙光存儲在研發層面的全面投入。何振向媒體透露:“我們團隊有1000多人,其中90%都是研發人員,我們從未停止技術的更新迭代。”

多年來持之以恒的辛勤耕耘和深度積累,換來的是曙光存儲的厚積薄發。“這兩年我們不管是在產品的性能上,還是應用場景的突破上,一直在前進。根本原因就是技術厚積薄發到了一定的程度,我們的優勢就凸顯出來了,形成了自己的技術護城河。”何振表示。

存力優化推動AI普惠

眾所周知,建設和運營算力中心的高昂投入,是擺在眾多中小企業應用AI的最大阻礙。張新鳳指出,2024年前,大模型訓練平臺建設成本動輒數億甚至數十億元,令許多企業望而卻步。然而2024年DeepSeek的橫空出世,極大地降低了AI應用的門檻,行業焦點從高強度訓練轉向推理落地,對算力和存力的需求顯著下降,為國內GPU廠商提供了發展機遇。

張新鳳表示,當前AI算力普及的核心成本瓶頸已從訓練階段的算力限制,轉向如何高效利用現有資源。曙光存儲通過兩大技術創新破解這一難題:一是提升GPU資源利用率,研發GDS技術實現存儲到GPU的直接數據傳輸,無需CPU和內存參與,大幅縮短數據路徑,提升處理效率;二是優化行業數據利用,采用向量數據庫存儲高質量行業數據,加速推理和訓練過程,提升用戶體驗和答案關聯性。

據測算,用戶每在存力上投入1元,可節約算力成本10元,這一數據背后是完整的計算鏈路支撐。隨著大數據推理應用的普及,曙光存儲致力于實現“數據平權”和“AI普惠”,讓更多企業以更低成本享受AI技術帶來的紅利,推動AI產業向更廣泛領域滲透。

面向未來AI的存儲方案

談到面向未來AI的存儲方案應該具備怎樣的能力,曙光存儲副總裁楊志雷指出,隨著AI技術的迅猛發展,未來的存儲系統需具備更高層次的智能化與卓越性能。

楊志雷表示,存儲系統的智能化將會成為關鍵。傳統存儲系統在不同應用場景下需手動調參配置,而未來存儲系統應能自動感知業務壓力、IO特性及數據流方式,自動選擇最優配置,減少人工干預,提升用戶體驗。曙光存儲正致力于開發此類自適應存儲系統,以滿足不同場景下的高效運行需求。

與此同時,楊志雷還強調了性能在AI存儲中的核心地位。面對國內外AI芯片廠商對算力的極致追求,存儲系統需確保數據能夠持續、高效地供給GPU卡,避免成為算力瓶頸。曙光存儲正通過提升IOPS、帶寬等關鍵指標,確保存儲平臺能夠支撐高強度AI訓練與推理任務,助力AI技術快速發展。

此外,楊志雷還提及了存儲安全與數據分區的重要性,表示曙光存儲將持續優化產品,為用戶提供更加安全、可靠的存儲解決方案。

尾聲

當AI和數據成為數字經濟的生產要素,智能存力調度平臺正成為中國數字經濟高質量發展的基石。在這條充滿挑戰的道路上,曙光存儲的探索無疑具有里程碑式的意義。

智能存力調度平臺,正開啟一個全新的時代。從破解“數據孤島”到重構AI基礎設施,從賦能“東數西算”到定義存力標準,這家堅持全棧自研的科技企業,正在用技術創新書寫中國存儲產業的新篇章。

當海外聚焦算力軍備競賽時,中國則選擇了一條差異化路徑——以“東數西算”戰略為弓,以智能調度技術為箭,擊穿數據要素流動的壁壘。隨著十萬卡大規模集群的箭在弦上,一場由存力定義的新AI競賽,正在悄然改寫傳統規則。

       原文標題 : 智能存力調度平臺發布,AI存儲邁入“智能調度”時代

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權或其他問題,請聯系舉報。

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