华为2024年AIReady的数据基础设施参考架构白皮书28页_10mb

报告摘要

AI-Ready 数据基础设施参考架构白皮书总结

核心内容概述

本白皮书系统分析了AI大模型在行业应用中的重要性，并指出构建AI-Ready的数据基础设施是支撑AI大模型训练和推理的关键。随着AI技术的快速发展，数据基础设施不仅要具备高性能、强一致性、安全可靠等特征，还需具备高扩展性、敏捷性与可持续性，以满足日益增长的AI需求。

主要观点

数据的重要性：数据是AI发展的核心资源，其质量直接影响AI模型的性能和应用效果。
AI-Ready基础设施的必要性：当前AI大模型的发展对数据基础设施提出了更高要求，包括高性能访问、强一致性、安全可靠、高可用性等。
数据基础设施的特征：AI-Ready的数据基础设施应具备开放互联、智能敏捷、安全合规、绿色可持续等特征。
行业应用广泛：AI大模型已在金融、医疗、政府、互联网、制造、电力、油气、教育、交通等多个行业实现应用，推动行业智能化升级。
挑战与建议：数据资产管理、集群可用度、数据一致性、数据安全是当前AI基础设施面临的主要挑战，需通过技术优化与架构改进加以应对。

关键信息

AI大模型发展概况

AI大模型正从NLP向多模态方向演进，参数量从几万增加到数千亿甚至更大。
大模型实现了更强的泛化能力和更高的性能，成为AI发展的新范式。
代表模型如ChatGPT、Sora等，显著提升了AI在多个领域的应用能力。

AI-Ready基础设施特征

开放与互联：打破数据孤岛，实现跨地域、跨部门、跨领域的数据共享与协同。
智能与敏捷：通过自动化工具与算法模型实现高效数据处理，支持快速响应业务需求。
安全与合规：内置数据访问控制、加密、脱敏等技术，确保数据处理符合法律法规。
可持续与绿色：提升能源效率，减少碳排放，实现绿色数据中心建设。

主要挑战与应对建议

数据资产管理：构建“AI数据湖”实现全局数据管理，提升数据质量与可访问性。
集群可用度：提升Checkpoint效率，优化算力利用率，减少无效算力浪费。
数据一致性：构建强一致性存储系统，提升数据访问效率与故障恢复能力。
数据安全：构建四层防勒索架构，包括异常检测、快照恢复、备份与隔离，保障数据安全。

AI-Ready基础设施三大应用场景

智算中心场景：
- 需要支持PB到EB级数据存储。
- 提供统一命名空间、智能分级、数控分离架构等关键技术。
- 通过高性能存储与网络，提升集群可用度与训练效率。
云和互联网场景：
- 需要支持高带宽、高可靠、高扩展性。
- 采用并行文件系统与高性能存储硬件，实现高效数据处理。
- 提供开放架构与高密度设计，降低TCO。
边缘训推场景：
- 需要支持算力池化、开放式编排框架、模块化RAG等技术。
- 实现本地与远程算力资源的高效调度与使用，支持快速开发与部署AI应用。

实践案例

科大讯飞x华为OceanStor存储：
- 通过算存分离架构与OceanStor AI存储，实现断点续训恢复速度提升15倍，集群可用度提升20%。
- 数据治理成本降低30%，支持高效的数据流动与统一管理。
D银行x华为OceanStor存储：
- 采用高性能、高可靠的专业存储，解决原有存储性能与可靠性不足的问题。
- 通过OceanFS提升千亿对象检索效率，实现秒级响应，保障AI应用的稳定性与安全性。
T云x华为OceanDisk存储：
- 构建领先智算中心云底座，提升存储性能与扩展性，支持大规模AI训练需求。
紫东太初x华为FusionCube训推一体机：
- 通过算存网协同，实现智能客服场景的快速创新与实践。

给CIO的行动建议

构建统一数据湖：实现数据的全局可视、可管、可用，提升数据资产管理能力。
提升集群可用度：优化Checkpoint读写效率，减少算力等待时间，提升集群性能。
加强数据一致性：采用强一致性存储架构，支持大规模训练与推理。
强化数据安全：构建防勒索四层架构，包括异常检测、快照恢复、备份与隔离。
应对数据投毒：通过数据清洗与消毒技术，提升数据质量与安全性。
推动AI全栈管理：从数据准备到模型部署，实现AI全生命周期管理。
推动生态开放：支持多种AI平台与并行文件系统，实现灵活扩展与高效协同。

总结

AI-Ready的数据基础设施是推动AI大模型发展和行业智能化转型的重要支撑。华为基于多年数据基础设施经验，提出具有开放、智能、安全、绿色等特征的AI-Ready基础设施架构与解决方案，旨在为行业客户提供高效、可靠、安全的AI数据支持。通过构建统一命名空间、智能分级、数控分离等关键技术，以及加强数据治理、提升集群可用度与数据安全性，华为助力企业实现AI应用的快速落地与持续发展。

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