2023金融领域先进AI存力报告-爱分析_30页_16mb

报告摘要

金融行业大模型落地与先进存力分析总结

核心内容概述

随着大模型技术的商业化落地，金融行业作为应用的先锋，正面临算力基础设施的重大升级需求。其中，先进存力成为支撑大模型训练、部署与运营的关键环节。本文分析了大模型时代算力“木桶效应”下存力的重要性，以及金融行业在推进大模型应用过程中对可用、可信、可控的存力需求，并介绍了京东云云海分布式存储系统作为典型解决方案的实践案例。

主要观点

大模型带来算力需求指数级增长
- 大模型训练和微调对算力资源有极高的依赖，尤其是GPU等高性能计算设备。
- 未来随着大模型参数量的增加和多模态能力的演进，算力需求将持续上升。
存力是算力“木桶效应”中的短板
- 存力作为算力基础设施的一部分，其性能直接影响大模型的训练效率。
- 存力不足会导致算力资源空置、训练周期延长，甚至影响模型效果。
金融行业是大模型落地的领军行业
- 头部金融机构如农业银行、工商银行、建设银行、招商银行、招商证券、银河证券等已开展大模型应用探索与建设。
- 金融行业具备较高的数字化成熟度，数据基础良好，应用场景丰富，推动了大模型的快速落地。
金融行业对AI先进存力的三大需求
- 可用性：要求高吞吐、高IOPS、高带宽、低延时，以提升算力资源利用率。
- 可信性：需满足金融信创要求，支持国产化软硬件兼容，避免国外技术依赖。
- 可控性：需在成本、配置灵活性和自主性方面有良好控制，实现低成本、高稳定、可扩展的存储方案。

关键信息

大模型训练需求：
- 数据量大、参数规模大、训练周期长。
- 存储性能直接影响训练效率，例如，单文件系统支持千万级IOPS，上千台服务器并发访问。
- 海量小文件处理需要强大的元数据管理能力，以实现高吞吐读写。
金融行业应用场景：
- 包括智能问答、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。
- 部分场景已进入试点应用阶段，具有显著的业务优化潜力。
金融行业挑战：
- 数据来源分散、类型多元、协议多样，对存储系统兼容性和性能要求高。
- 存储系统需支持跨系统数据共享、数据持续更新、快速恢复训练中断。
- 国产硬件性能瓶颈与信创要求并存，需在软件层面进行性能优化。
典型解决方案：京东云云海分布式存储系统
- 云海是京东云自研的分布式统一存储平台，支持块存储、对象存储、并行文件存储等多种存储服务。
- 兼容主流国产化平台，如操作系统、数据库、服务器、CPU等，满足信创要求。
- 提供高吞吐、低延时、高并发的存储性能，平均延迟低于100微秒，支持海量小文件处理。
- 兼容多种协议（POSIX、HDFS、S3等），无缝对接主流计算引擎（如Spark、Hive等）。
- 支持灵活交付模式，如纯软授权或软硬一体机，避免软硬件绑定，提升采购和运维灵活性。

金融机构的应对策略

统筹规划算力基础设施：金融机构需在建设大模型能力时，同步考虑计算、存储和网络的协同发展，避免因存力短板影响整体效率。
推动信创进程：在信创政策推动下，金融机构倾向于采用国产化存储系统，以实现核心技术自主可控。
优化成本与性能平衡：通过技术手段提升存储空间利用率、兼容低成本硬件，实现TCO（总拥有成本）优化。

总结

大模型时代的到来，对金融行业的算力基础设施提出了更高要求。在算力“木桶效应”下，存力成为影响大模型落地效率的关键因素。金融机构在推进大模型应用时，必须构建可用、可信、可控的先进存力体系，以支撑复杂的数据处理、高效训练和灵活部署。京东云云海分布式存储系统作为典型解决方案，凭借其高性能、高兼容性、低成本和灵活交付模式，为金融机构提供了坚实的存力支持，助力其在大模型应用中实现降本增效。

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