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智能时代的安迪比尔定律：从算力空转到先进存力

科技 2024-12-24 17:27 广东

作者：南山南

编辑：苏子瞻
来源：科技最前线 (kejizqx)

在探索互联网时代的技术变革时，安迪比尔定律提供了一个绝佳的视角。

它描述了软件应用优化与硬件性能提升相互追赶的现象。

而AI智能时代，这一规律如今愈发显现。

如果说算力是加速AI智能化的引擎，那么存力则是引擎所需的燃料补给。

在当下AI领域，存力，能否充分适配算力，成为制约AI发展的关键瓶颈之一。存储技术已从最初的简单容器，进化为决定数据处理效率的助推器。

算力与存力的协同关系，共同决定着人工智能发展的速度和广度。

01

存力与算力：智能时代的“双核引擎”

在日前，香港科技大学的演讲上，黄仁勋与沈向洋指出，未来十年算力需求将暴涨100万倍，这一增长幅度之巨，对数据等“AI四要素”提出了前所未有的要求。

而存储系统作为承载海量数据的基础设施，在智能时代肩负着从容器到引擎的角色转换。

AI大模型对算力的需求不仅体现在计算速度上，更体现在对数据流动效率的依赖上。

一方面，算力依赖高效的数据供给。如果数据在存储与计算之间乏高效流通，那么GPU等算力资源可能长时间处于“空转”状态，导致算力浪费严重。这种情况下，即使硬件设备再先进，也难以充分发挥其潜能。

而另一方面，存力的高效利用直接决定了AI发展的上限。以GPT-4为例，其训练所需的数据量已经高达20T，而预计GPT-5将需要至少200T的数据量，甚至更多的多模态数据支持。

如果存储系统无法快速且稳定地提供这些数据，算力的提升无异于“空中楼阁”。

由此可见，算力和存力之间的关系如同跑车与加油站：再快的引擎，也需要稳定而充沛的燃料供给。正是这种深度依存关系，再次将存力推到了智能时代的舞台中心。

02

智能化浪潮下的存储痛点

不过随着AI应用场景日益多样化与复杂化，存储系统面临的挑战与日俱增。传统的存储技术在应对现代智能化需求时，也暴露出了诸多问题。

首先是重算力轻存力的问题。在以算力为主导的技术发展路径中，存储能力的建设往往被忽视，导致存力不足的问题日益突出。

数据显示，到2025年，中国存储系统将面临超过420EB的存力缺口，亟需补充。

其次是重容量轻性能的矛盾。传统存储系统更多关注存储容量的扩展，而忽略了性能的优化。

然而，在AI大模型的训练中，存储系统不仅要支持海量数据，还需具备极高的读写效率。否则，训练过程将因存力性能不足而效率低下，甚至停滞。

并且行业中还普遍存在模型训练困难、存力成本高昂等存力挑战，打造极致高效的存力系统成为产业界共同需求。

数据流动困难是另一个不容忽视的问题。当前，存储系统在多区域之间的数据流转困难，导致数据传输延迟，阻碍了存算的高效协同。

此外，安全性问题也日益突出。随着AI的广泛应用，数据安全风险逐步上升。传统存储系统在数据保护方面存在短板，难以满足智能化应用对数据安全的高要求。

在这些痛点的驱动下，存储技术必须迎来革命性突破。

面对上述挑战，曙光存储首次提出了“先进存力”的概念，探索并实践了一条存储系统高质量发展的路径。这一创新得到了业界的广泛响应，并成为智能化浪潮中存储技术革新的关键驱动力。

曙光存储认为，先进存力的发展，离不开存储介质、存储通信协议、存储安全算法等软硬件厂商的共同推动。

通过存储芯片与介质、存储硬件与软件、存储应用与服务为基础的上、中、下游产业相互促进，良性互动，先进存力才能加速向政务、工业、交通、医疗等各行业各领域渗透，推动互联网、大数据、人工智能等与实体经济深度融合。

具备产业属性的“先进存力中心”成为智能时代新一代数据基础设施的必然发展方向。

03

先进存力中心：破解存储挑战的最优解

“先进存力中心”的提出，可以看作是应对存储挑战的一次创新解题思路。

“先进存力中心”AI时代的“内燃机”，以先进存储技术为基石的先进数据基础设施，依托强大的存力设施，与算力和运力协同，实现高效的数据治理能力，释放存力潜能，加速AI应用落地。

IDC《构建面向智能化时代的先进存力中心》白皮书指出，曙光存储“先进存力中心”具备以下特性。

首先就是极致的性能。先进存力中心以分布式全闪存储为核心，单节点可实现150GB/s带宽、320万IOPS、单流10GB/s,大幅缩短数据读写延迟，消除算力的“空转”问题。

全域数据流动也十分重要。其支持多存储协议与智能数据调度，实现海量数据跨区域在线数据流动，业务访问无感知。

在全球都在积极倡导ESG发展的背景下，曙光存储先进存力中心采用存算一栈式液冷方案，显著降低数据中心能耗，PUE值低至1.04，助力绿色发展目标。

在安全可靠方面，曙光存储以自主可控的技术架构为基础，4级可靠性机制，保障存储集群在极端环境下的稳定运行。

目前，先进存力中心可通过三种部署模式全面落地：区域型、行业型和企业型。

作为先进存力中心的倡导者和实践者，曙光存储已经在多个领域取率先布局并得了显著成效。

例如，在政府主导的建设项目中，中科曙光为西部（重庆）科学城先进数据中心提供了百PB级的海量存储容量与全面数据安全保障。

在产业链先进存力中心建设方面，中国气象局与曙光合作打造了全国综合气象信息共享平台，建立了国省统一的数据环境，并以高性能NVMe全闪存储带来超强的IOPS性能，极大提升了数据处理效率。

企业方面，曙光存储为某人工智能科技企业构建先进存力中心，以千万IOPS能力使得系统整体训练效率提升了50%以上。

为什么先进存力的提出者是曙光？

04

三层次全面布局，真正存力先锋

答案可以追溯到其20年的技术沉淀与持续创新。作为国内存储产业的领军企业，曙光存储不仅深刻洞察行业需求，还在产品、方案和中心建设三个层面全面布局，构建了强大的技术与应用生态。

先是将先进存力技术产品化。曙光存储推出的ParaStor分布式全闪存储和FlashNexus集中式全闪存储系列，以高性能和高稳定性为核心，成为AI智能化场景的首选存储产品。

其次是方案化的深耕。曙光存储在AI、金融、科教等多个领域推出个性化先进存力解决方案，助力各行业实现数智化转型。例如，通过智能存力调度平台，曙光为中国移动的东数西算项目提供了高效支持，实现了跨区域的数据协同。

最后，曙光存储还将先进存力完美实现产业化落地，率先在全国范围内构建先进存力中心，通过区域、行业和企业多模式并行，推动存储技术向产业化方向发展，为不同规模的AI应用提供高效可靠的存储支持，成为智能时代的存储标杆，助力智能时代的全面到来。

写在最后：迈向智能化未来

AI时代的安迪比尔定律为我们揭示了算力与存力协同发展的深层逻辑，而曙光存储以先进存力中心为突破口，正在重塑存储技术的未来。

在全球智能化竞争加剧的背景下，中国存储产业不仅要满足国内需求，还要通过技术创新与标准化建设，提升在国际市场的影响力。曙光存储正以实际行动证明，中国存储厂商完全有能力在全球智能化浪潮中占据领先地位。

存储与算力的协同，为AI产业打开了更加辽阔的宇宙。未来，我们将在存储的支撑下，见证一个个更加智能化产业变革的到来。

科技最前线

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