數驅未來：宏杉科技智算中心AI存儲解決方案

預計未來兩年，AI大模型將落地50%+行業場景，引領廣泛的智慧化革命。資料作為AI產業鏈的基礎要素，其規模與品質直接決定了AI智算的廣度與深度。宏杉科技

AI作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正成為發展新質生產力的重要引擎。預計未來兩年，AI大模型將落地50%+產業場景，引領廣泛的智慧化革命。資料作為AI產業鏈的基礎要素，其規模與品質直接決定了AI智算的廣度與深度。在AI大模型的全生命週期中，包含4個關鍵環節。

數據存取

資料獲取方式多樣，需相容NFS、SMB、S3等多種存儲協定，構建超大容量、靈活適應的“資料倉儲”。

數據預處理

針對資料在此階段的複雜性與無序性，需構建可靈活應對混合IO負載與多變讀寫模式的存儲架構。

模型訓練

高效載入資料至GPU進行計算，對存儲效能有嚴格要求（高IOPS、高頻寬、低延遲），以確保訓練過程的流暢與高效。

推論應用

快速載入海量模型檔，單個檔大小在幾十GB至上百GB不等。若同時啟動數十個推論業務，整體資料量將達幾十至上百TB，對讀取效率提出較高要求。

在整個流程中，模型訓練是最重要的一環，對存儲系統效能要求極高。為確保訓練任務如期完成，實現訓練資料快速載入、GPU無等待、Checkpoint（AI大模型訓練過程中定期保存的模型狀態快照）快速保存與恢復的目標，通常需要存儲系統提供數百GB/s的頻寬，以及千萬級的IOPS處理能力。

以自然語言處理（NLP）在大型預訓練語言模型GPT3中的Checkpoint保存場景為例，175B的參數規模，其Checkpoint檔達3TB左右，若要在30s內完成Checkpoint檔的保存，其寫頻寬需達到100GB/s。為此，急需構建高效能、高可擴展性的資料存儲底座，以支撐AI大模型的核心業務流程。

憑藉在資料存儲領域十餘年的創新與積澱，宏杉科技精耕細作，以MC27000-MOFS高效能分散式並行存儲系統與MacroDisk智慧盤櫃為核心，打造智算中心AI存儲解決方案，為AI大模型的精研之路奠定堅實基礎。該產品採用INTEL Xeon 6430處理器，以滿足客戶的高性價比要求。它們為最終客戶提供高級功能，例如“熱資料和冷資料的分層存儲”和災難恢復等資料中心服務。

MC27000-MOFS高效能分散式並行存儲提供高效運行引擎

資料歸集和預處理階段，MOFS系統可構建基於傳統HDD硬碟的海量資料資源池，支援NFS/CIFS/HDFS協定互訪與多節點併發讀寫，極大地加速了資料的導入與處理。其單集群單檔案系統容量可達1000PB，檔數量達千億級，充分滿足AI智算對海量資料的處理需求。

在模型訓練和推論階段，MOFS系統可提供全NVMe介質的高效能資源池，通過部署增強型用戶端，並融合用戶端切片、MPI-IO、RDMA網路、小檔聚合等先進技術，系統單節點混合讀寫效能可達30GB/s以上，實現了資料的高效處理與流暢傳輸。

MacroDisk智慧盤櫃打造穩定存儲底座

當前，Lustre/GPFS等並行檔案系統已被廣泛應用於AI訓練流程之中，成為驅動AI智算發展的關鍵力量。然而，Lustre的多個資料存儲單元（OSS）並未自帶資料保護功能，當一個用戶端或節點發生故障時，其中的資料在重新開機前將不可瀏覽。因此，存算分離是此架構下提升系統整體可靠性的關鍵路徑。

在Lustre/GPFS並行檔案系統+集中式存儲的整體架構下，宏杉科技以MacroDisk智慧盤櫃為關鍵硬體支撐，面向HPC、AI等場景，無縫對接客戶Lustre/GPFS等原有並行檔案系統，為AI訓練構建了極致效能、極致可靠的存儲資源池。

MacroDisk支援NVMe over ROCE+INOF、NVMe over FC兩種高速資料傳輸方式，單套設備即可提供200W  IOPS、80GB/s頻寬；採用雙控制器Active-Active架構，確保資料的高效讀寫及瀏覽；集成磁片監測、慢盤檢測、磁片診斷等功能，實現對磁片健康狀況的即時監控與精准維護；引入CRAID3.0技術，採用22+3或者23+2的比例進行資料硬碟和校驗硬碟的配置，在保障資料安全的同時，實現高達92%的空間利用率，為AI智算中心的穩定運行與未來發展提供了強有力的支撐。

隨著國家政策的持續推動與技術趨勢的加速演進，AI智算正邁向更加高效、智慧、安全的新紀元。作為一站式資料存儲專家，巨集杉科技將緊跟產業發展脈搏，以數賦智，用更多前瞻創新方案助力AI產業新藍海的開拓。