存储技术与智能算法的完美结合

随着计算的异构化和复杂化，以及人工智能模型的巨量化发展，存储层面也会面临大量数据的产生、存储、管理和应用等一系列挑战。人工智能的快速发展对数字经济产生了巨大的推动作用，并促使整个计算产业朝着智算方向发展。巨大的模型和海量数据对算力和存储的需求呈指数级增长，也推动着存储架构的创新。

在过去，应用和场景通常围绕着业务流程展开；而如今，几乎所有的智慧应用都是由数据和算法驱动的。数据正在成为智算时代最核心的生产要素。根据《十四五规划报告》，在政策层面上推动了数字时代的到来，并激活了数据要素的潜能，加快了建设数字经济和产业数字化的步伐，为数字化智慧应用的场景消除了最后的障碍。

在充满智慧应用的时代，解决算力需求至关重要，但也不能忽视背后海量数据所带来的挑战。以往，计算机处理器性能通常遵循摩尔定律，每两年性能翻倍。然而，随着人工智能应用在各行各业的迅猛发展，模型变得越来越复杂，AI对算力的需求也越来越渴望。根据一些机构的统计数据显示，AI训练所需算力每3.43个月翻一倍，这揭示了对算力极度渴求的时代已经到来。

例如，以OpenAI的GPT模型为例，从GPT-1到GPT-3，模型参数、预训练数据量和最大层数都呈指数级增长。一个模型在短短几年内发生了惊人的变化。随着大量的AI模型在行业中得到应用，伴随而来的是海量数据的产生。浪潮存储产品线总经理李辉表示：“在未来的智算时代中，处理、存储、流动和管理海量数据将面临严峻的挑战。”

以自动驾驶为例，一辆L4级的自动驾驶车辆每天可以产生高达60TB的数据。根据法规要求，这些数据需要保存至少30年以上，并且自动驾驶公司每天还需要不断训练新数据来优化模型。仅仅自动驾驶这一个场景的数据存储、应用、流动和归档都充满挑战。

面对人工智能应用带来的挑战，解决方案不应只采用一种技术，而应在存储架构层面进行创新。西部数据公司副总裁兼

热点：元宇宙完美 比特币算法 算法nft nft算法 币圈存储