当前,生成式AI(AIGC)已经成为AI产业化发展的主战场,随着大模型参数量和数据量的爆发式增长,多源异构数据的传、用、管、存,正在成为制约生成式AI落地的瓶颈之一。为了化解生成式AI的数据存储与管理瓶颈,浪潮信息在“数智未来”AIGC数据应用创新论坛上,正式发布面向生成式AI的存储解决方案,该方案以极致融合、极致性能、极致节能,和热温冷冰四级数据全生命周期管理,助力开启生成式AI新局面,创造智慧时代新机遇。
生成式AI亟待突破多源异构和存储性能瓶颈
生产式AI是人工智能从1.0时代进入2.0时代的重要标志,其具备强大的认知智能,在搜索引擎、艺术创作、影音游戏,以及金融、教育、医疗、工业等领域有着广阔的应用前景。Gartner预测,到2023年将有20%的内容被AIGC所创建;到2025 年人工智能生成数据占比将达到10%。据分析师预测,到2032年,生成式人工智能市场规模将达到2,000亿美元,占据人工智能支出总额的约20%,显著高出当前的5%。换言之,未来十年市场规模可能每两年就会翻一番。
生成式AI主要应用场景涵盖文本生成、语音生成、图片生成、视频生成、代码生成、虚拟人生成等,在每种应用的背后是基于行业上下游对数据进行采集、标注、训练、推理、归档,其特征是数据量大、多元数据类型复杂、服务协议多样、性能要求苛刻、要求服务持续在线。生成式AI对数据存储提出如下挑战:
数据存储产业需要进行全方位的技术升级,通过在多源异构融合、数据高速传输、海量数据管理等方面持续创新,打造专业的生成式AI存储产品与解决方案。
浪潮信息让生成式AI智慧有数
浪潮信息是最早布局大模型的企业之一,打造了算力、算法、数据全栈的解决方案能力。在数据存储领域,浪潮信息准确识别行业痛点、积极布局,经过持续攻关,在融合存储架构、系统性能设计、数据全生命周期管理算法等方面不断突破,打造出生成式AI存储解决方案。
浪潮信息生成式AI存储解决方案基于AS13000融合存储系统,可以支撑AIGC产业上中下游业务应用,并针对不同业务阶段的数据存储需求,提供热温冷冰四级存储,实现数据在各级存储间自动流转。用高性能节点形态来满足数据训练、数据推理两个阶段的高带宽、低延时、高并行读写性能存储需求,用大容量节点形态来满足数据采集、数据准备、数据归档三个阶段的海量多元数据存储需求,方案具备极致融合、极致性能、极致节能三大能力,以及热、温、冷、冰四级数据全生命周期存储管理能力,助力生成式AI突破海量数据存力瓶颈,加速释放数据的价值。
目前,浪潮信息生成式AI存储解决方案已经在全球领先的中文语言大模型“源1.0”中成功落地,面对千亿级参数量和数据量带来的挑战,浪潮信息通过AS13000高吞吐并行存储系统实现了多存储协议互通、数据融合,利用全闪的极致性能,助力“源1.0”大模型实现了16天完成训练的超高效率。国内AI独角兽公司采用浪潮信息提供的并行文件存储,承载5000亿参数量的NLP语言类大模型的数据集Token和CheckPoint文件,轻松应对大/小文件的读写挑战,配置AS13000全闪存储集群,支持高性能RocE组网和GPU直通存储功能,带宽超过300GB、存储性能超过350万 IOPS,保证存储集群的高可用与敏捷扩容。
面对生成式AI掀起的变革热潮,谁能掌握数字化变革的先机,谁就能把握未来AI革命的致胜关键,而数据底座将成为千行百业创新变革的重要基石。浪潮信息存储秉承“存储即平台”的产品理念,精耕数据存储产品与解决方案,携手合作伙伴,助力生成式AI在金融虚拟客服、图片编辑设计、智能驾驶、跨模态检索等场景的落地,激活数据要素新潜能,驾驭智慧化转型新趋势,在机遇与挑战并存的新格局下,为行业转型注入新价值、新动能。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。