2024-05-04-华为-华为_2024年AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书_29页_8mb

AI-Ready 的数据基础设施参考架构白皮书总结

核心内容

本白皮书聚焦于AI-Ready 数据基础设施，探讨其在AI大模型发展中的重要性，以及如何通过构建高效、智能、安全、可持续的数据基础设施，支持AI模型的训练与推理。白皮书分析了当前AI大模型在行业中的应用情况，并提出了AI-Ready数据基础设施的特征与参考架构，为行业智能化转型提供了参考和实践案例。

主要观点

1. AI-Ready 数据基础设施的特征

• 开放与互联：打破数据孤岛，实现跨地域、跨系统、跨业务的数据共享与协同。
• 智能与敏捷：具备自动化数据处理能力，支持实时数据访问与按需扩展。
• 安全与合规：内生数据安全机制，保障数据在生命周期内的完整性、可用性和隐私性。
• 可持续与绿色：提高能源效率，降低碳排放，推动绿色数据中心建设。

2. AI-Ready 数据基础设施的三大应用场景

• 智算中心场景：支持大规模AI训练与推理，实现数据的高效管理与存储。
• 云和互联网场景：构建高性能、高可靠、可扩展的云存储解决方案，支撑超大规模AI集群。
• 边缘训推场景：通过算存网协同，支持边缘端的AI模型训练与推理，满足企业AI改造需求。

关键信息

1. AI大模型发展概况

• AI大模型已从NLP向多模态发展，参数量从几万跃升至数千亿甚至更大。
• 模型泛化能力提升，推动AI从专用领域向通用领域扩展。
• AI大模型的应用场景广泛，涵盖金融、医疗、制造、交通、能源等多个行业。

2. AI大模型数据基础设施面临的挑战

• 数据资产管理挑战：数据质量不高、数据孤岛严重，需要构建统一的数据湖。
• 集群可用度挑战：算力利用率低，集群扩展带来效率瓶颈，需提升Checkpoint效率。
• 数据一致性挑战：数据强一致性是训练与恢复的关键，需构建统一命名空间与强一致存储。
• 数据安全挑战：勒索软件和数据投毒成为威胁，需加强数据安全防护。

3. AI-Ready 数据基础设施的建议

• 构建统一命名空间、智能分级、数控分离等技术能力，实现数据的高效管理。
• 提升集群可用度，优化数据处理流程，减少算力等待时间。
• 强化数据一致性，确保在训练和恢复过程中数据的完整性。
• 构建内生安全体系，包括勒索防护、数据加密、备份与恢复等。
• 推动AI全栈管理，涵盖数据准备、模型训练、推理应用等全流程。

4. 实践案例

• 科大讯飞 x 华为OceanStor存储：采用AI数据湖方案，实现存储容量、性能与安全的全面提升。
• D银行 x 华为OceanStor存储：通过AI赋能智慧金融业务，提升数据处理效率与服务质量。
• T云 x 华为OceanDisk存储：构建高可靠、高性能的智算中心云底座。
• 紫东太初 x 华为FusionCube训推一体机：支持智能客服场景的快速部署与优化。

结构清晰

01 AI大模型加速行业智能化转型

• AI大模型发展经历了三次高潮，当前处于多模态和大参数时代。
• 多模态大模型推动数据量激增，带来数据管理与存储的挑战。
• AI大模型在金融、医疗、制造等领域已实现广泛应用。

02 AI大模型数据基础设施实践中的挑战与建议

• 数据资产管理、集群可用度、数据一致性、数据安全是主要挑战。
• 建议包括构建AI数据湖、提升数据管理能力、增强集群可用度、确保数据一致性与安全性。

03 AI-Ready的数据基础设施的特征与参考架构

• AI-Ready数据基础设施应具备统一命名空间、智能分级、数控分离、内生安全等关键特征。
• 三大应用场景包括智算中心、云和互联网、边缘训推，各自有不同的技术需求和挑战。

04 AI-Ready的数据基础设施实践案例

• 通过具体案例展示AI-Ready数据基础设施在实际业务中的应用效果，如提升训练效率、降低TCO、增强数据安全等。

总结

AI-Ready的数据基础设施是推动AI大模型发展与行业智能化转型的关键支撑。随着AI大模型的参数量和应用场景的迅速扩展，数据基础设施必须具备高性能、强一致性、安全可靠、绿色可持续等特征。华为提出了统一命名空间、智能分级、数控分离等关键技术方案，以应对AI大模型训练与推理过程中数据管理的挑战，同时通过实践案例展示了其在多个行业的成功应用。未来，AI-Ready数据基础设施将成为AI发展的重要基石，推动数字经济发展。