[Çin, Shenzhen, 14 iyul 2023-cü il] Bu gün Huawei irimiqyaslı modellər dövrü üçün yeni süni intellekt saxlama həllini təqdim etdi, əsas model təlimi, sənayeyə aid model təlimi və seqmentləşdirilmiş ssenarilərdə nəticə çıxarmaq üçün optimal saxlama həlləri təqdim etdi. yeni AI imkanlarını ortaya qoyur.
Geniş miqyaslı model tətbiqlərinin hazırlanması və tətbiqi zamanı müəssisələr dörd əsas problemlə üzləşirlər:
Birincisi, məlumatların hazırlanması üçün tələb olunan vaxt uzundur, məlumat mənbələri səpələnmişdir və aqreqasiya yavaşdır, yüzlərlə terabayt məlumatın əvvəlcədən işlənməsi təxminən 10 gün çəkir. İkincisi, kütləvi mətn və şəkil verilənlər bazası olan multimodal böyük modellər üçün kütləvi kiçik fayllar üçün cari yükləmə sürəti 100MB/s-dən azdır və bu, təlim dəstinin yüklənməsinin aşağı səmərəliliyi ilə nəticələnir. Üçüncüsü, qeyri-sabit məşq platformaları ilə birlikdə böyük modellər üçün tez-tez parametrlərin düzəldilməsi, təxminən hər 2 gündə bir məşqdə fasilələrə səbəb olur, bu da Yoxlama Nöqtəsi mexanizminin məşqləri bərpa etməsini tələb edir, bərpa isə bir gün çəkir. Nəhayət, böyük modellər üçün yüksək tətbiq hədləri, mürəkkəb sistem qurulması, resurs planlaşdırma problemləri və GPU resursundan istifadə çox vaxt 40%-dən aşağıdır.
Huawei irimiqyaslı modellər dövründə süni intellekt inkişafı tendensiyasına uyğunlaşır, müxtəlif sənayelər və ssenarilər üçün uyğunlaşdırılmış həllər təklif edir. O, OceanStor A310 Dərin Öyrənmə Məlumat Gölü Saxlanmasını və FusionCube A3000 Təlim/İnferasiya Super Konverged Cihazını təqdim edir. OceanStor A310 Dərin Öyrənmə Məlumat Gölü Yaddaşı həm əsas, həm də sənaye səviyyəli böyük model məlumat gölü ssenarilərini hədəfləyir, məlumatların toplanmasından, ilkin emaldan model təliminə və nəticə çıxarma tətbiqlərinə qədər hərtərəfli AI məlumatlarının idarə edilməsinə nail olur. OceanStor A310, tək 5U rəfdə, sənayedə lider olan 400GB/s ötürmə qabiliyyətini və 12 milyon IOPS-a qədər, 4096 qovşaq-a qədər xətti miqyaslanmaqla, protokollararası əlaqəni təmin edir. Qlobal Fayl Sistemi (GFS) məlumatların yığılması proseslərini sadələşdirərək, regionlar arasında məlumatların intellektual toxuculuğunu asanlaşdırır. Yaxın saxlama hesablamaları yaxın məlumatların əvvəlcədən işlənməsini həyata keçirir, məlumatların hərəkətini azaldır və ilkin emal səmərəliliyini 30% artırır.
Sənaye səviyyəli böyük model təlimi/nəticə ssenariləri üçün nəzərdə tutulmuş FusionCube A3000 Təlim/İnferasiya Super Konverged Cihazı milyardlarla parametrli modelləri əhatə edən tətbiqlərə xidmət edir. O, OceanStor A300 yüksək performanslı saxlama qovşaqlarını, təlim/nəticə qovşaqlarını, kommutasiya avadanlığını, AI platforma proqram təminatını və idarəetmə və əməliyyat proqram təminatını birləşdirir və böyük model tərəfdaşlarına bir pəncərədə çatdırılma üçün qoş və oynat yerləşdirmə təcrübəsi təqdim edir. İstifadəyə hazırdır, 2 saat ərzində işə salına bilər. Həm təlim/nəticə, həm də saxlama qovşaqları müxtəlif model miqyası tələblərinə uyğunlaşdırmaq üçün müstəqil və üfüqi şəkildə genişləndirilə bilər. Eyni zamanda, FusionCube A3000 resurs istifadəsini 40%-dən 70%-ə qədər artıraraq, GPU-ları bölüşmək üçün çoxsaylı model təlimi və nəticə çıxarma tapşırıqlarını təmin etmək üçün yüksək performanslı konteynerlərdən istifadə edir. FusionCube A3000 iki çevik biznes modelini dəstəkləyir: Huawei Ascend One-Stop Solution və açıq hesablama, şəbəkə və süni intellekt platforması proqram təminatı ilə üçüncü tərəf tərəfdaşı bir pəncərə həlli.
Huawei-nin Məlumat Saxlama Məhsul Xəttinin prezidenti Zhou Yuefeng, "Böyük miqyaslı modellər dövründə məlumat süni intellektin yüksəkliyini müəyyən edir. Məlumatların daşıyıcısı olaraq məlumatların saxlanması AI geniş miqyaslı modellər üçün əsas təməl infrastruktura çevrilir. Huawei Data Storage innovasiyaları davam etdirəcək, süni intellektin böyük modelləri dövrü üçün şaxələndirilmiş həllər və məhsullar təqdim edəcək, geniş sənayelərdə süni intellektin gücləndirilməsi üçün tərəfdaşlarla əməkdaşlıq edəcək”.
Göndərmə vaxtı: 01 avqust 2023-cü il
