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2008年的一场春运,掀起了高铁替换传统内燃机列车的大幕,这才有了海外游客为之惊叹的四通八达的高铁交通系统。事实上,基础设施的超前配置恰是中国经济、科技发展的一项核心动能。
具体到AI的发展轨迹,我们虽不能透过大模型研发的“黑箱”窥见这么一个确定的时刻,但可以确认的是,在算力焦虑开始演变成“算效”焦虑的当下,存储性能也是时候迎头赶上。而满足大模型时代的存储需求,也成为京东云云海“卡位战”的核心目标。
前文提到,从AI训练的需求来看,存储性能的考量主要集中在IOPS、时延与带宽上。
IOPS指的是每秒输入输出操作次数,作为衡量存储性能的重要指标,IOPS越高,设备检索或存储数据的速度越快。说白了,存储的并发吞吐量实际上决定了模型本身刚性的读取与写入速度。
另一方面,AI训练PB级数据规模下的随机访问好比人满为患的超市。不论超市增加多少售货员,只要售货员的效率不高,顾客便会在不同队列中往返等待,待训练框架吞吐的数据也是如此——空有IOPS而短于时延的性能没有任何意义。
带着这样的标准审视京东云云海的性能表现,不论是打底的千万级IOPS,还是基于RDMA调优,做到单个小文件访问时延平均100微秒,我们都能看出京东云云海卡位AI存储的底气所在。
更重要的是,其在数据传输的带宽利用率上也接近极致水准。在400GB的IB网络中,京东云云海存储的带宽利用率压榨到了84%左右,这一指标已然接近理论极限。
随着性能的“硬提升”,存储性能与GPU之间的“小马拉大车”关系迎刃而解,京东云云海亦借此于存储行业卡住了自己的身位。但紧随其后的是自内部业务场景走向更广阔的天地,在其极致性能走进实际场景的过程中,还少不了“软适配”。
作为不显于人前的底层基础设施,存储不涉及具体应用层产品,在理论上没有定制化的需要。实际上,不同行业的数据存储习惯与业务场景千差万别,存储产品本身亦需要因地制宜的调优。
例如当下正围绕智驾展开肉搏的车企,其存储需求便集中在路况或车机实时采集的数据存储,以及这些数据湖仓一体化清洗后,高效调用来训练智驾模型两方面。尤其是后者,“一旦高端GPU集群有闲置5%左右的时间,他的成本就相当于要重建一套分布式存储的集群。”
我们了解到,进入国内某智驾实力玩家L3与L4模型研发中的京东云云海,满足了该企业上百个GPU计算节点在模型训练过程中访问存储数据,并应对计算节点的高并发访问的需求。
云端之下,面对主要采用一体机为存储设施的医疗行业,京东云云海亦会在统一存储引擎的平台基础上,向集成商、ISV开放不同能力,共同结合具体的配置容量、盘的个数、规模与存储介质做深度定制。
自2023年正式步入外部市场的京东云云海,目前已开拓了包括汽车、银行、券商、零售等领域超100家大型企业。迄今为止,其未曾出现过任何服务中断的故障。