AI存储瓶颈破解之道-西部数据用前沿技术持续引领存储革命

当前，人工智能已经成为推动企业创新和可持续发展的核心驱动力。随着生成式AI时代的到来，各种大模型应用层出不穷，人们在关注算力和算法的同时，构建先进的数据存储系统，满足海量数据交互、存储和数据安全要求，提升生成式AI的效率、准确性和可靠性，也成为大部分企业关注的焦点。

西部数据在今年六月正式发布了人工智能数据周期AI Data Cycle存储框架，该框架阐明了在大型AI工作负载六个阶段中每一阶段的存储重点，旨在帮助企业级数据中心规划者厘清AI和数据存储之间的动态关系。

人工智能数据周期

从中可以看出，人工智能模型在数据消费和生成的自我延续、连续循环中运行。随着人工智能的发展和演变，它在原始数据存档和内容存储、数据准备和转换、AI模型训练、交互和提示、AI推理引擎、新内容生成六个不同的阶段创建了更多的数据，并在每一个阶段都有特定存储要求。因此，企业要在自己的AI数据周期中优化数据存储选择，借助不同特性的存储解决方案和基础设施设计，从而实现在整个AI架构中最大限度地提高性能并平衡TCO。

西部数据公司副总裁兼区总经理蔡耀祥表示：“人工智能汹涌的发展浪潮正以前所未有的速度推动着各行业的变革。随之而来的呈指数级增长的数据量以及更为复杂的运算工作负载，对用户构建下一代数据中心也提出了全新的挑战。西部数据深刻理解数据存储对于加速推进人工智能革新的重要意义，通过人工智能数据周期框架帮助用户搭建先进的数据存储基础架构，加速部署人工智能功能和应用。”

西部数据公司副总裁兼区总经理 蔡耀祥

AI时代，存储系统为何如何重要？

众所周知，数据作为AI的基础燃料，在AI的全生命周期内发挥着重要作用。生成式AI作为人工智能的一个重要分支，专注于创造全新内容，如文本、图像、音频和视频等，这要求存储系统具备高效、大容量、高性能以及安全可靠等特性，而先进的数据存储系统正是满足这些需求的关键。

根据IDC的调研结果，预计到2028年，全球将产出394ZB的数据，其中AIGC领域的数据产出尤为突出，届时，AI图像和视频生成将增长167倍。为此，构建高性能、大容量、高可靠和高安全、灵活扩展的先进数据存储系统，就显得尤期重要。

首先，生成式AI技术依赖于深度学习和神经网络等机器学习算法，这些算法需要从大量数据中提取特征、学习规律，并据此生成新的数据。因此，一个高效、大容量的存储系统对于生成式AI的训练和推理至关重要。先进的数据存储系统不仅能够提供足够的存储空间，还能够确保数据的高速读写，从而提高生成式AI的效率和准确性。

其次，生成式AI的应用场景广泛，包括自动驾驶、精准医疗、药物研发等关键领域，这些领域对存储系统的可靠性和稳定性要求极高。先进的数据存储系统需要确保存储系统的稳定运行，减少数据丢失和损坏的风险，为生成式AI的应用提供有力的保障。

最后，先进的数据存储系统还具备“开放生态、绿色低碳、安全可靠”等关键特性。开放生态意味着存储系统能够支持与多云、容器的对接，实现数据共享和数据流动，这对于生成式AI在跨平台、跨领域的应用具有重要意义，能够更好地推动生成式AI技术的不断创新和发展，为AI技术的广泛应用提供有力支撑。