華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

2025年6月21日,在華為開發(fā)者大會(HDC 2025)期間,華為云AI-Native智算存儲高峰論壇成功舉辦。論壇匯聚學術和產業(yè)大咖、權威分析師以及行業(yè)頭部客戶,共話AI時代云存儲產業(yè)趨勢,分享創(chuàng)新實踐經驗,攜手以數筑基,共贏智能未來。

人工智能大模型中的數據存儲和處理

中國工程院院士鄭緯民在以“人工智能大模型中的數據存儲和處理”為主題的開場演講中,圍繞人工智能大模型全生命周期,深度剖析數據存儲面臨的挑戰(zhàn):

1. 在數據讀取環(huán)節(jié),大模型訓練需要處理數億至數百億海量多模態(tài)小文件,讀取時延是性能瓶頸;

2. 在數據預處理環(huán)節(jié),預處理時間在模型訓練中占比高達65%,需要提升數據預處理效率,縮短預處理時間;

3. 在模型訓練和模型微調環(huán)節(jié),面對海量的AI訓練算力投入,需要減少AI算力等待,節(jié)省訓練算力成本;

4. 在模型推理環(huán)節(jié),日活用戶快速增長以及長對話需求,長上下文KVCache存儲帶來顯存容量瓶頸。

鄭院士表示:“AI存儲貫穿大模型全生命周期,是人工智能大模型的關鍵基座,先進的AI存儲可支撐海量、穩(wěn)定、高效的AI算力,共建高質量AI基礎設施?!?/p>

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

中國工程院院士 鄭緯民

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

為適應AI普惠時代的帶來,華為云存儲服務產品部部長林超在業(yè)界首次提出AI云存儲產業(yè)的技術發(fā)展倡導:AI時代,需要以存強算,打破訓練“吞吐墻”;以存代算,打破推理“內存墻”;以存補算,打破模型“認知墻”;以存助算,打破數據“成本墻”;推動存儲從“比特容器”向“AI加速器”躍遷。

林超提出華為云AI-Native智算存儲的“6A”能力特征,即:

1. Any Data(任意數據): 支持NLP / CV / 多模態(tài) / 文本 / 語音 / 視頻 / 向量等不同模型、不同數據的存儲和管理

2. Any Performance(任意性能):支持DRAM/SSD/HDD/冷介質分層存儲,提供GB ~ MB級/s/TB的帶寬密度,以及 ns級 ~ ms級的時延能力,適配不同AI場景的性能要求

3. Any Scale(任意規(guī)模): 支持TB級帶寬、千億級文件,PB~EB級分級存儲池,匹配AI算力從千卡擴展到萬卡規(guī)模

4. Any Access(任意訪問):支持Regionless全域存儲,全球存力一張網,公有云/混合云/邊緣云多形態(tài)任意部署,數據全域可用

5. Any Interface(任意接口): 支持KV / CKPT / 內存 / HDFS / OBS / POSIX等不同協(xié)議語義訪問,適應各種應用生態(tài)

6. Any Protection(任意保護):支持數據/模型防泄漏、防篡改,內容安全智能檢測等統(tǒng)一全局安全防護架構,保障全域數據安全

同時,林超深度解讀了華為云AI-Native智算存儲方案創(chuàng)新及實踐,面向AI全生命周期,通過高性能密度存儲加速、超節(jié)點對等內存池化、高性能向量檢索、智能分級等業(yè)界領先的創(chuàng)新技術,打造又快又省的一體化存儲方案,高效解決大模型訓練、自動駕駛、大模型推理、RAG檢索增強等場景下面臨的業(yè)務挑戰(zhàn),加速AI普惠。

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

華為云存儲服務產品部部長 林超

AI云存儲解決方案,重塑智能時代云存儲價值

AI時代下,云存儲不再只是支撐系統(tǒng)運行的成本項,而是釋放AI價值的“加速器”。沙利文執(zhí)行董事李慶在題為“AI云存儲解決方案,重塑智能時代云存儲價值”的演講中,從技術演進方向、市場洞察、行業(yè)需求潛力、關鍵發(fā)展趨勢、市場競爭等多維度進行專業(yè)深入的分析解讀,重磅發(fā)布《2025年中國AI云存儲解決方案市場報告》。

報告結果顯示,華為云AI-Native智算存儲獲得“創(chuàng)新指數”和“增長指數”雙料第一,位列領導者象限第一名。

華為云AI云存儲解決方案技術優(yōu)勢:

1. 場景驅動:針對大模型、自動駕駛、具身智能等場景定制加速策略

2. AI推理:顯存與算力解耦架構,顯著提升推理吞吐并降低TTFT

3. AI訓練:提供 TB 級吞吐、秒級故障恢復,加速模型訓練加載效率

4. RAG檢索增強:支持百億級向量 TopK 秒級檢索,提升復雜任務處理能力

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

沙利文執(zhí)行董事 李慶

科大訊飛:AI云存儲,破解AI教育的數據困局

科大訊飛運維總監(jiān)劉火榮發(fā)表“AI云存儲,破解AI教育的數據困局”主題演講,深度闡釋“大模型重構教育基因,AI 成為伴學剛需”的行業(yè)趨勢。他指出,當前AI準確率與效果已達商業(yè)化水平,正通過重塑教育底層邏輯實現(xiàn)因材施教,為每位學生配備專屬 “智能老師”。數據印證這一質變:AI調用量近年來呈指數級增長,高頻使用已成常態(tài)。

面對百億級教育資源、PB 級日增數據量及高并發(fā)讀寫挑戰(zhàn),科大訊飛借助 SFS Turbo三級緩存能力將單節(jié)點帶寬提升8倍,結合AITurbo SDK實現(xiàn)數據快速加載,算力空閑率減少20%;基于OBS智能分級存儲聯(lián)動降本 20%;通過CBR 實現(xiàn)高速數據備份與防勒索保護。未來還將依托 LMS 構建個人知識庫,以 EMS提升推理效率,持續(xù)完善適配教育 AI 全流程的存儲解決方案。劉火榮強調:“華為云AI-Native智算存儲賦能AI教育,助力科大訊飛打破數據困局,在‘數據迷宮’中開辟‘知識高速’,讓每位學生的學習之路暢通無阻。”

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

科大訊飛運維總監(jiān) 劉火榮

硅基流動:EMS打破“內存墻”,助力大模型推理快速進化

硅基流動致力于打造標準化、超高效能的生成式AI Infra產品,加速AGI普及。隨著業(yè)務的發(fā)展,大模型推理的顯存瓶頸不斷加劇,推理算力成本不斷攀升,推理過程中的多輪對話體驗也面臨挑戰(zhàn)。

硅基流動首席架構師韓冠平指出:“硅基流動深度優(yōu)化 DeepSeek 模型,基于CloudMatrix 384超節(jié)點,彈性內存存儲EMS通過分布式內存池化技術,以存代算打破‘內存墻’,KVCache命中率提升20+倍,推理吞吐提升80%,實現(xiàn)歷史KVCache存得下、訪問快,節(jié)省推理資源?!?/p>

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

硅基流動首席架構師 韓冠平

乾崑智駕:AI-Native智算存儲,支撐ADS 4的數據存儲最優(yōu)解

乾崑智駕云架構師陳翔指出:當前中國新能源車滲透率突破 50%,L3級智駕即將落地,單車日均產生 50TB 數據,全球路測數據總量超過200EB,數據規(guī)模增速遠超算力與傳統(tǒng)存儲能力,需要提升數據處理效率,降低數據存儲成本。

乾崑智駕團隊憑借深厚的技術積累,攜手華為云AI-Native智算存儲,構筑智能駕駛數據架構的“存力支柱”,實現(xiàn)百PB 級數據存儲協(xié)同降本,全流程安全防護;在訓練、問答、泊車等場景中,基于LMS知識湖存儲將向量規(guī)模從十億級提升至百億級,Top 10萬

查詢結果百毫秒級返回,將難例數據獲取時間從周級縮短至分鐘級。

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

乾崑智駕云架構師 陳翔

AI-Native智算存儲先鋒獎頒獎

華為云存儲服務產品部部長林超向聯(lián)合創(chuàng)新,場景化落地的行業(yè)客戶,鄭重頒發(fā)了“華為云AI-Native 智算存儲先鋒獎”。獲獎先鋒們以卓越的前瞻視野和技術能力,加速賦能千行百業(yè),推動AI 普惠。

華為云AI-Native智算存儲,構筑高效普惠的AI數據底座

AI-Native智算存儲先鋒獎 頒獎儀式

在AI重塑世界的浪潮中,數據成為驅動創(chuàng)新的核心引擎。華為云AI-Native智算存儲將持續(xù)攜手行業(yè)客戶和合作伙伴,共筑高效普惠的AI數據底座,釋放每一比特數據的無限潛能,駛向智能未來的星辰大海。

本文轉載自:,不代表科技訊之立場。原文鏈接:http://www.6sw.com.cn/yh/101021880.html

陳晨陳晨管理團隊

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