哈喽,大家好,杆哥这篇评论,主要来分析能源数科大模型翻车!训推全卡壳,竟是存储拖后腿?解耦才是关键
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Q4 冲刺倒计时,某能源集团数科公司技术负责人老顾快愁白了头。
年初借着大模型东风组建团队,既要搞能源行业专属模型训练,又要搭建本地化推理服务,既要服务集团内部,还要开拓行业市场。
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可眼看季度结束,模型没练出像样成果,推理服务还天天被投诉,老顾天天被分管领导点名批评。
团队开会复盘,最终揪出核心问题:“这届存储不行!” 老顾一拍桌子喊 “解散”,吓懵众人后才揭晓谜底 —— 要 “解散” 存算紧耦合的旧架构。
1大模型跑不动?存储才是隐形瓶颈
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此前团队一门心思扑在算力上,却忽略了关键一点:GPU 决定模型多聪明,存储系统决定模型能否 “吃饱”。
大模型训练对存储的要求极高,必须同时满足高吞吐、高可靠、可扩展、高能效四大维度。
而推理服务也不只是算力游戏,更考验数据效率,需要存储系统快、稳、省还能灵活扩展。
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存算紧耦合的旧架构,就像给高速运转的 AI 装了条狭窄的 “数据高速公路”,再强的算力也只能空转。
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2存算解耦革命,NVMe-oF 技术是核心
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老顾提出的解决方案,核心是 “存算解耦”—— 在不改变逻辑连接的前提下,把存储和计算资源从服务器中分离。
实现这一架构的关键技术,正是 NVMe-oF™。
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通过这项技术,服务器能像访问本地硬盘一样访问远程存储阵列,不仅吞吐更高、延迟更低,还能控制成本、简化运维。
这种分离式架构,恰好适配大模型这种数据密集型场景,堪称 AI 时代的 “底层数据高速公路”。
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3西部数据 OpenFlex,硬核规格拉满
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老顾力推的西部数据 OpenFlex™ Data24 系列,堪称大模型的 “新一代智能存储底座”。
这款 2U 24 盘位的存储平台,支持 24 块 U.2 接口 NVMe SSD,单节点容量密度高达 1474TB,直接拉满存储上限。
同时配备 12 个 100GbE 网口,支持 RoCE 和 NVMe over TCP 融合以太网,网络带宽能力无可挑剔。
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其自研 ASIC 芯片更是精华,能实现 PCIe 协议与以太网协议的 “桥接”,无需 CPU 参与,延迟低至几十微秒级。
系列包含 4100 和 4200 两款产品,分别适配吞吐量优先场景和高可用需求,覆盖不同业务场景。
4实测封神!轻松喂饱 36 张 H100 显卡
这款存储平台不光规格劲爆,实战表现更亮眼。
在 MLPerf Storage V2 基准测试中,面对 3D-UNet 工作负载的庞大数据集,它实现了 106.5 GB/s 的持续读取吞吐量。
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这一成绩足以 “喂饱” 三台 GPU 服务器的 36 张 H100 显卡,轻松应对高并行度的训练任务。
而在 ResNet50 工作负载测试中,它更是扛住了 3 个服务器节点、186 个模拟 H100 GPU 的数据需求,完美适配小文件、混合 I/O 的高频迭代场景。
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对能源数科这类搞大模型的企业来说,存算解耦已是必然趋势。西部数据 OpenFlex™ Data24 系列凭借高密度、高带宽、低延迟的优势,正在成为 AI 训推的核心支撑。
你觉得存算解耦会成为大模型落地的标配吗?欢迎在评论区讨论!
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