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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。

  1. 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。
  2. 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。

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。

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

方案优势

华为云AI云存储解决方案的主要优势如下所示。

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

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。

超算中心 ai大模型常见问题

更多常见问题 >>
  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • ModelArts新版训练中新增了超参搜索功能,自动实现模型超参搜索,为您的模型匹配最优的超参。ModelArts支持的超参搜索功能,在无需算法工程师介入的情况下,即可自动进行超参的调优,在速度和精度上超过人工调优。

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  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 华为云Serverless技术极大的优化了AI应用开发过程,一键部署AI应用、提升开发团队工作效率。让AI团队可以更关注业务实现,而无需关注底层技术细节。