國內大模型百花齊放，據統計，中國10億以上參數大模型已發布79個。
大模型海量計算，對存儲提出了更高要求。而三大存力痛點，制約大模型計算發展：一是數據加載慢，導致訓練時間長；二是數據訪問協議多樣性，要求數據訪問效率更高；三是數據生命周期管理不完善，數據安全風險亟需關注。
基于這些存儲痛點，曙光存儲大模型解決方案升級迭代，攜全新業內首創技術XDS，提供增效、降本、安全的體驗。
增效-首創XDS技術，存算協同優化提升效率
此次大模型解決方案升級迭代，曙光ParaStor首創實現XDS多層級智能加速技術，集算力端、存力端各維度各層級加速引擎為一體，打造高效的存算協同。
以往AI訓練中，智能芯片若想讀取數據，則需先將數據存到緩存中，再由CPU發往智能芯片讀取。CPU與緩存的轉運，導致數據調取速度變慢。而XDS技術可實現將數據直接加載到智能芯片中，提高訓練過程中數據集的加載及處理速度。XDS技術創新在于支持多種智能芯片的直接存取，除了GPU，也支持多款算力端智能芯片直接存取數據。XDS技術簡化了存取過程，降低了CPU與緩存壓力，更節省硬件資源。
在存力端，XDS技術內嵌ParaBuffer加速引擎，在AI訓練計算節點與存儲系統之間構造大內存池，將系統整體I/O性能提升數倍。存算協同優化，使得訓練時間大幅降低，可由數十天降低至幾天。
降本-多存儲協議與智能分級，數據管理省心可靠
此外，針對數據訪問協議多樣性痛點，曙光ParaStor同時支持文件、對象等多種存儲協議，可為大模型提供統一的存儲底座。為實現數據全生命周期管理，曙光ParaStor具備熱溫冷數據智能分級流動，支持給數據自定義標簽，過期后自動刪除。
對于AI數據存儲的安全可靠，曙光ParaStor憑借全棧自研能力，從操作系統、存儲架構、軟件核心模塊、存儲介質等多層面保障數據安全。提升存儲可靠性，降低數據管理成本，讓用戶省心省力。
目前，曙光存儲為國內某AI新經濟獨角獸大模型平臺構建了PB級NVMe全閃存高性能存儲池，從硬件設施到軟件系統，性能、可靠性、安全性皆滿足需求指標，為多個領域帶來增效降本、可靠安全的存儲方案。
