微信扫码
添加专属顾问
我要投稿
AI项目中存储的重要性被严重低估,老季的教训告诉你,最贵的GPU也可能因为存储瓶颈而失败。 核心内容: 1. 老季与行业龙头合作,忽视存储导致项目失败 2. 数据处理环节对存储的高要求,传统存储的不足 3. 大模型项目中,存储与计算同样重要,老季的复盘和建议
最近,某集成商操盘手老季郁闷透顶。搞了个AI项目,尾款还没结,锅全被他身上。
老季在圈里号称季牛牛,搞项目从没失过手,可这一次,搞砸了。
这锅是这样的
一个老客户,某行业龙头,属于那种“混熟了”的类型,常年从老季公司采购服务器、存储、交换机啥的,处得还不错。
前阵子,他们内部决定搞行业私有大模型。
跟老季提了需求:之前的机房还在用,直接上一批GPU服务器就行,其他的都利旧。
不过做方案的时候,公司技术总监给老季提了个醒:大模型项目特殊,其他设备利旧的话可能会有坑——
于是,老季去找客户加预算。
客户听了立马摆手:“你就别再忽悠我买设备了,把GPU服务器配好就行。”
老季想了想,客户说的也有道理。
于是就没再坚持,按照客户的需求,继续推进。
结果,设备到货,上线,一跑模型。
所有人都疯了!
模型训练一跑就卡死,推理更别提了,延迟高得吓人,吞吐更不用说了,TPS竟然只有几百…
为什么数据加载这么慢,为什么训练总卡死,为什么Checkpoint保存要等半天?为什么推理延迟这么大?
双方技术查了几圈,查硬件、查软件、查框架…
最终跟技术总监担心的一样:存储拖了后腿。
客户脸都黑了,开始骂老季:“你们怎么不提醒我存储也可能是瓶颈?白瞎我这么好的GPU了?”
老季有苦难言,心说:领导,我提醒你了呀。
可是现在,这锅,只能自己背。
复盘
最后,公司老板出面协调,跟客户一起开个项目复盘会,大家一起来解决问题。
为了让老季长点记性,这个复盘会让他主讲。开会那天,老季PPT投上去,大大的一行字↓
显然,不是!
但当下很多大模型项目却把GPU当成充要条件,却忽略了另一大基础设施:存储。
很多人还不知道
比如,数据预处理和加载环节↓
原始数据采集量动不动就是PB级,要求存储高并发读取,一秒要加载几GB碎片小文件,还得边读边处理(ETL),传统存储跟不上节奏。
比如,Checkpoint加载与保存环节
训练中断是家常便饭,关键是能基于Checkpoint快速恢复,不用从头再来。
此时,需要高速读写、近GPU存储、纳秒级延迟,而传统存储写入速度慢,导致断点恢复慢。
老季正讲着,甲方的技术人员举手提出了问题↓
老季暗笑,正中下怀啊。
“大模型时代,存储不能只是‘仓库’,必须升级成一个——智慧物流系统,能调度、会加速、搬得快。AI场景讲究的是数据流动性,不是堆硬盘。”
现场的气氛热烈起来
这是个好问题!但老季没立即回答,他顿了顿,看向甲方领导。
甲方领导眉头紧锁,清了清嗓子,问出了第一个问题↓
那必然选曙光ParaStor F9000系列!
这是一款干大活的AI存储,特别适合:大模型训练、高并发推理。
为啥F9000这么猛?
核心就在于它不是拼某个指标,而是对真实AI场景进行过深度适配,搞了一个AI存储三级协同方案。
也就是说,F9000真正把前面所说的「三级物流体系」给落地了。
这时候,甲方负责这个项目的技术主管抛出了个新问题↓
老季点点头,当然,用户收益有三点:
①以存提算,能让GPU满负荷运转,利用率直接翻倍
②以存代算,为GPU分担计算任务
比如在KV Cache、RAG检索阶段,GPU只管“输出”,存储来“记忆+查资料”,大大提升了推理速度。
老季的话音刚落,甲方领导又提出了第二个问题。
老季早有准备——
那必然选曙光ParaStor S6000系列!
现在大模型需要的数据存储容量越来也大,动不动就是几百TB、几PB,要存模型参数、训练日志、版本文件、推理数据、清洗数据、原始数据…
老季推荐这款存储,理由就就两点:
首先,存得多,成本低
单柜支持1.44PB超大容量,24TB× 60盘位,4U空间就能搞定,容量密度提升 70%,省机房、省电、更省钱。
第二,有策略、不乱存
S6000能实现【冷热分层+智能调度】:热数据自动放到 NVMe,读写快;冷数据全进 SATA/SAS,存得省。
这些都是通过智能调度,实现冷热数据无感流动。
几个回合下来,甲方领导听的津津有味,紧锁的眉头也展开了,笑呵呵地又问了一个问题。
老季点点头,确实!这年头,大家不仅要存储性能和容量,还越来越关心数据管理。
以前这些问题,基本靠猜。
现在曙光存储提供一张图,让你纵观全局数据流动!
每一步的数据流动路径、存储位置、冷热分布,全都一目了然。
53AI,企业落地大模型首选服务商
产品:场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺:免费场景POC验证,效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型,已交付160+中大型企业
2025-02-04
2025-02-04
2024-09-18
2024-07-11
2024-07-09
2024-07-11
2024-07-26
2025-02-05
2025-01-27
2025-02-01
2025-04-01
2025-03-31
2025-03-20
2025-03-16
2025-03-16
2025-03-13
2025-03-13
2025-03-11