注册下载
行业白皮书与解决方案
- 概述
- 挑战
- 应用场景
- 解决方案
- 推荐重点产品与服务
- 相关应用
概述
在大模型席卷全球的热潮中，人们已经深刻认识到人工智能作为经济社会发展中一项革命性技术力量，将驱动全球产业实现巨大飞跃甚至跨越式发展，深刻影响未来世界的竞争格局。
大模型时代，训练数据是 AI 模型迭代升级的前提，更高的数据质量也决定着大模型训练的效果。作为数据的载体，数据存储成为 AI 大模型的关键基础设施。构建 AI 先进存力是构建领先 AI 基础设施的核心条件之一。
人工智能存力面临的主要挑战
-
容量挑战
随着大模型的发展，模型进入万亿级参数、PB 级存储时代，对存储容量的灵活性、开放性提出更高要求
-
安全挑战
需保证数据的机密性、完整性和可用性，做好数据层面的防护
-
管理挑战
多样化的数据类型，和数据全生命周期管理需求
-
传输挑战
高吞吐和大容量数据传输
-
节能挑战
减少低效数据处理和无效，数据迁移所带来的巨大能耗开销
AI人工智能主要应用场景
不同的市场主体及规模对于大数据管理及存储的需求不同：
- 在企业中，大数据存储行业的应用主要涉及金融量化交易、汽车自动驾驶、电信、生命科学基因测序、医疗、AI 制药、EDA 芯片设计、AIGC 大模型、元宇宙、抵御勒索软件攻击等
- 在政府机构中，主要应用于能源行业地震数据、公共安全、城市管理等方面
- 在科研机构中，则利用大数据存储行业的技术进行教育行业科学研究等
联想凌拓 AI 数据管理解决方案
联想凌拓 AI 数据管理解决方案，可分别适用于不同规模企业、不同场景的定制化需求，包含：适合中小规模的 NetApp AIPoD、大中规模的 NVIDIA DGX SuperPOD™，以及可以满足超大规模的 Lenovo DSS-G 分布式存储。
| NetApp AIPod 中小规模 | SuperPoD 中大规模 | DSS 超大规模 | |
|---|---|---|---|
| 推荐产品 |
|
|
|
| 方案优势 | NetApp AIPod 由 NVIDIA DGX BasePOD™ 和 NetApp 云互联全闪存存储提供支持，可帮您充分实现 AI 和深度学习 (DL) 的优势。您可以通过 AIPod 已验证的架构简化、加速和集成数据管道。利用横跨边缘到核心再到云的 Data Fabric，可以可靠地简化数据流，加速分析、训练和推理。 | 利用 NetApp 技术的 NVIDIA DGX SuperPOD™，是设计上经过优化的 AI 计算、网络结构、存储、软件和支持的组合，是企业级存储数据保护与并行文件系统副本及 EC 相结合，通过高性能NVMe加速工作负载的运行效率，拥有强大的数据生命周期管理功能。 | Lenovo DSS-G 分布式存储，支持软件定义的副本及 EC，通过久经验证的 HPC 平台存储架构结合成熟的商业化并行文件系统 GPFS 可以按需线性扩展性能和容量。 |
推荐重点产品与服务
NetApp AIPod
DGX SuperPoD
DGX BasePOD
Lenovo ThinkSystem DG 全闪存存储
Lenovo ThinkSystem DM 全闪存存储
Lenovo ThinkSystem DE 全闪存存储
NetApp ONTAP 数据管理软件
NetApp AFF A 系列全闪存存储
NetAPP AFF C 系列全闪存存储
NetApp ASA A 系列全闪存 SAN 存储
NetApp ASA C 系列全闪存 SAN 存储
NetAPP FAS 混合闪存存储
Lenovo ThinkSystem DXN 分布式存储一体机
Lenovo DSS-G
Lenovo DSS-D
