金融领域先进AI存力报告-30页_16mb

金融行业大模型存力挑战与解决方案总结

核心内容

随着大模型商业化落地的加速，金融行业作为应用领先的领域，正面临算力基础设施升级的迫切需求。在大模型训练与部署过程中，存储性能成为关键瓶颈，直接影响模型训练效率与整体算力资源利用率。因此，先进存力的建设成为金融机构大模型落地的必答题。

主要观点

1. 大模型算力需求激增

   • 大模型训练需要大量算力资源，参数量越大，算力需求呈指数级增长。
   • 传统算力供给方式难以满足大模型时代对存储性能的极致要求。

2. “木桶效应”凸显存力短板

   • 算力集群的性能受限于存储和网络的协同能力，存力成为制约计算效能的关键因素。
   • 存力需具备高吞吐、高IOPS、高带宽、低延时等特性，以支持大模型高效运行。

3. 金融行业对先进存力的三大需求

   • 可用性：需满足“三高一低”的极致性能，提升算力资源利用率。
   • 可信性：需符合信创要求，破解国产硬件性能瓶颈。
   • 可控性：需成本可控，具备灵活自主的软硬件解耦能力。

关键信息

• 大模型训练挑战：

  • 数据量大、参数规模大、训练周期长、投资规模大，传统存储难以满足需求。
  • 海量小文件处理、checkpoint快速保存与加载、数据一致性保障是存储系统的重要能力。

• 金融行业大模型应用：

  • 已覆盖数据分析、智能问答、智能客服、数字营业厅、智能投顾、智能投研、营销内容生成、产品推荐、智能风控等场景。
  • 金融机构普遍采用能力建设方式，自建大模型平台，以实现能力内化。

• 政策支持：

  • 《算力基础设施高质量发展行动计划》提出，到2025年存储总量需超过1800EB，先进存储占比达30%以上。
  • 强调存算网协同发展，推动先进存储技术研发与应用。

典型解决方案

京东云云海分布式存储系统

• 产品特性：

  • 全自研统一存储平台，支持块存储、分布式文件存储、并行文件存储、对象存储等多种存储服务。
  • 兼容标准X86和国产化服务器，满足信创要求，具备高性能、强兼容性、低成本等优势。

• 性能表现：

  • 4K随机写IOPS达到100万，平均延迟在100微秒内，接近本地NVMe磁盘性能。
  • 单文件系统支持千万级IOPS，支持上千台服务器并发访问，具备高吞吐与低延迟。

• 兼容性与灵活性：

  • 支持POSIX、HDFS、S3等多协议，兼容主流国产软硬件平台。
  • 提供灵活的交付模式（纯软授权、软硬一体机），支持存储与计算资源的独立配置与优化。

• 客户案例：

  • 某国有大行：通过云海构建存力底座，解决了数据迁移效率低、性能不足、小文件处理慢等问题，提升了大模型训练效率并降低了成本。
  • 某券商：基于云海搭建统一云原生存储架构，支持“小微化、高频化”业务模式，实现存算分离、多协议兼容，提升系统灵活性与稳定性。

总结

金融机构在推进大模型应用过程中，必须统筹规划算力基础设施建设，特别关注先进存力的性能、兼容性和成本控制。京东云云海分布式存储系统凭借全自研架构、高性能存储能力、多协议兼容性及灵活的交付模式，成为支持金融机构大模型落地的典型解决方案，有效应对了大模型时代带来的存储挑战。