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方案优势 华为云AI 云存储 解决方案的主要优势如下表所示。 表1 华为云AI云存储解决方案的主要优势 序号 主要优势 详细描述 1 存算分离，资源利用率高 GPU/NPU算力和SFS Turbo存储解耦，各自按需扩容，资源利用率提升。 2 SFS Turbo高性能，加速训练过程 训练数据集高速读取，避免GPU/NPU因存储I/O等待产生空闲，提升GPU/NPU利用率。 大模型TB级Checkpoint文件秒级保存和加载，减少训练任务中断时间。 3 数据导入导出异步化，不占用训练任务时长，无需部署外部迁移工具 训练任务开始前将数据从OBS导入到SFS Turbo，训练过程中写入到SFS Turbo的Checkpoint数据异步导出到OBS，均不占用训练任务时长。 SFS Turbo和OBS存储服务之间数据直接导入导出，无需部署外部数据拷贝机器及工具。 4 冷热数据自动流动，降低存储成本 SFS Turbo支持自定义数据淘汰策略，冷数据自动分级到OBS，释放高性能存储空间用于接收新的热数据。 访问冷数据时SFS Turbo从OBS自动加载数据提升访问性能。 5 多 AI开发平台 、生态兼容 pytorch、mindspore等主流AI应用框架，kubernetes容器引擎、算法开发场景通过文件语义访问共享数据，无需适配开发。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。
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方案架构 针对AI训练场景中面临的问题，华为云提供了基于 对象存储服务 OBS+高性能文件服务SFS Turbo的AI云存储解决方案，如图所示，华为云高性能文件服务SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动，您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问，并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的华为云AI云存储解决方案
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应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥 GPU/NPU 的计算性能，包括训练数据的读取，以及为了容错做的检查点（以下简称Checkpoint）保存和加载。训练数据的读取要尽量读得快，减少计算对 I/O 的等待，而 Checkpoint主要要求高吞吐、减少训练中断的时间。 文件接口方式的数据共享访问：由于 AI 架构需要使用到大规模的计算集群（GPU/NPU服务器），集群中的服务器访问的数据来自一个统一的数据源，即一个共享的存储空间。这种共享访问的数据有诸多好处，它可以保证不同服务器上访问数据的一致性，减少不同服务器上分别保留数据带来的数据冗余等。另外以 AI 生态中非常流行的开源深度学习框架PyTorch为例，PyTorch默认会通过文件接口访问数据，AI算法开发人员也习惯使用文件接口，因此文件接口是最友好的共享存储访问方式。
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资源和成本规划 本节介绍最佳实践中资源规划情况，包含以下内容： 表1 资源和成本规划内容说明 维度 说明 资源规划 OBS：存放训练数据集、预训练模型等数据资源的桶，桶存储类别为“标准存储”，桶策略为“私有”。 SFS Turbo：文件系统类型为“HPC型”，存储类型请根据存储容量和性能需求选择，AI场景建议选择250MB/s/TiB及以上的存储类型。 ModelArts：AI开发平台，采用多机多卡分布式训练。 VPC：虚拟私有云和子网。 算法及数据：准备AI训练需要的算法及数据集，如Swin-Transformer算法，及ImageNet21K数据集。 说明： 为了提供最佳加速性能，建议SFS Turbo HPC文件系统和ModelArts资源池就近选择在同一个Region的同一个可用区（AZ）。 成本规划 OBS费用：详见OBS计费说明。 SFS Turbo费用：详见SFS计费说明。 ModelArts费用：详见ModelArts计费说明。 须知： 本文提供的成本预估费用仅供参考，资源的实际费用以华为云管理控制台或价格计算器显示为准。 如果您想了解更多本方案相关信息，或在方案使用过程中存在疑问，可通过方案咨询渠道，寻求专业人员支持。 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践
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常见问题 可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗？ 当数据规模较小，不存在冷热数据分级降本诉求，又希望能方便快捷的构建AI训练系统时，可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗？ OBS为容量型存储，在时延、带宽等存储性能上无法满足高性能AI训练，建议使用SFS Turbo HPC型高性能文件系统加速AI训练任务，训练速度加快可以节省AI算力费用。 文件系统使用空间不足，可以扩容吗？ SFS Turbo文件系统支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，建议业务低峰期扩容。 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践
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常见问题 可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗？ 当数据规模较小，不存在冷热数据分级降本诉求，又希望能方便快捷的构建AI训练系统时，可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗？ OBS为容量型存储，在时延、带宽等存储性能上无法满足高性能AI训练，建议使用SFS Turbo HPC型高性能文件系统加速AI训练任务，训练速度加快可以节省AI算力费用。 文件系统使用空间不足，可以扩容吗？ SFS Turbo文件系统支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，建议业务低峰期扩容。 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践
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