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多家厂商曾在近期表示,价格上涨速度高于此前预期。“供给侧减产,原厂自年初实施了严格的控价减产,更主要的动因来自需求侧。”某存储芯片厂商表示,AI应用井喷,驱动存储芯片市场需求走高。
另一位业内人士提到,根据DeepSeek所发布的产品特征看,对于存储性能的需求还会再上一个台阶。“从长期来看,对于存储读取的需求会越来越高,我们判断,对推理的存储读取性能需求可能会超过训练的需求。”
大模型时代,外界对于应用侧百花齐放更有感知,在追求极致算力时却忽视了,应用井喷其实对存储也提出了更高要求。爱分析报告中提到,在同样GPU算力规模下,存储性能的高低可能造成模型训练周期3倍的差异。如吞吐性能达千万级IOPS、带宽达TB级、时延低至百微秒,这些在传统存储也很难企及的要求,如今已成为AI存储的入门门槛。
一边是来自存储成本的压力,如今存储已占到大模型训练整体成本的10%-20%;另一边是对于AI存储的更高性能要求。这让CTO们追逐大模型时不得不面对这样的焦虑:如何用更可控的成本,去实现更符合大模型训推的存力?
这一趋势,也让一部分厂商的存储业务驶入快车道,例如已经过多年京东内部复杂业务验证的京东云云海。事实上,京东云云海最初和其他互联网厂商的存储模块没有太大差异,由内部提供监控组件、管控组件、数据库组件,自己单独做好存储产品。一位知情人士提到,“许多云厂商做存储产品只有两种路径,一种是线下私有化的存储输出,另一种是找第三方合作。”
从结构上看,大模型训练在算力比拼的同时,大模型不可能长期“单脚走路”,存力那只“脚”,正在成为AI时代各方竞逐的新战场。
AI时代的存储标准变了
年初,DeepSeek爆火的一个重要动因,便是缓解了外界对于算力的焦虑,然而却也让存力这个隐形且重要的变量,走到台前。
AI训练的重心“偏移”首当其冲,思维链的巨大潜力将主要训练场景自预训练转移至推理,落地到存储则是由过去的读写并重到更偏向读。在这一过程中,我们大可堆叠GPU,但在算力单元开“算”前,等待数据从存储系统到达计算单元的过程才是耗时费力的关键。
因此,DeepSeek自研存储再一次把业内目光拉到了存储及存储架构上。DeepSeek3FS解决方案每秒可以完成6.6TB的数据搬运,相当于1秒钟传输完700部4K高清电影。而自动调取资源,则缩短国产芯片与国际头部品牌的差距。业内方才后知后觉地反应过来,决定大模型效率的不止是GPU,存储系统正在成为新的瓶颈。
DeepSeek自研3FS的驱动力,来自不断增长的推理需求,不得不回头解决存储架构。
AI快速发展的大背景下,传统对象存储的短板快速暴露,互联网云厂商通常以私有云或OEM形式输出存储能力,缺乏长期、稳定的存储团队支撑。而传统存储厂商AI训练的经验积累又欠火候,尤其是面对当下需求爆发的训练、推理场景,在应对变化上有些力不能支。
简要对比几家存储产品,可以发现两个重要信息,一个是AI存储的标准已明显改变,另一个是国内外厂商的差距正在快速缩小。
从存储性能来看,吞吐量级、有效带宽与时延都会影响GPU的算力利用率,存储性能不足造成的GPU闲置,导致模型落地困难、业务成本剧增。去年,一家头部AI公司因存储带宽不足,导致2000张A100显卡算力利用率长期低于40%,导致单日经济损失超百万美元的教训还历历在目。
标准之外,国内外厂商的差距也在明显缩小。
老牌存储品牌IBM,已完成了从HPC场景向AI场景的演进,尤其是在AI场景广泛应用的DDN,在 IOPS、读/写带宽等关键性能指标上的表现可圈可点。但与此同时,DDN的技术封闭性和转优化硬件等因素,客观上导致用户建设成本高昂。
DeepSeek自研的3FS是开源新品,表现上不输老牌存储,在读带宽上,单集群每秒6.6TB,平均单节点每秒36.7GB,悄然抬高AI存储的入门门槛。同样开源的还有Ceph,在相同配置规格上的单节点读、写带宽能力分别为单节点5.6GB每秒与4.5GB每秒,IOPS单节点15万。
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