引言
随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用逐渐成为行业焦点。在大模型时代，数据存储作为基础设施，扮演着至关重要的角色。华为作为全球领先的ICT（信息与通信技术）解决方案提供商，其AI存储产品在解决大模型存储难题方面表现卓越。本文将深入解析华为大模型存储的实用难题，并提供轻松上手指南，帮助读者快速掌握相关技能。
一、华为大模型存储的实用难题
1. 数据准备周期长
企业往往需要从多个分散的数据源中收集和归集数据，这一过程可能耗时较长。例如，预处理百TB级别的数据可能需要大约10天时间，这对于数据驱动的大模型开发来说是一个巨大的瓶颈。
2. 海量小文件加载速度慢
多模态大模型需要以海量文本、图片等为训练集，现有的存储系统在加载这些海量小文件时，其速度往往不足100MB/s，导致训练集加载效率低下。
3. 训练过程不稳定
大模型参数频繁调整需要稳定可靠的训练平台。但在实际操作中，训练平台平均每两天就会中断一次，需要依赖Checkpoint机制来恢复训练，而从故障恢复到继续训练通常需要超过一天的时间。
4. 实施门槛高和资源调度复杂
大模型的实施门槛相对较高，系统搭建复杂。在资源调度方面，GPU资源的利用率通常低于40%，这表明资源的利用效率还有很大的提升空间。
二、华为大模型存储解决方案
针对上述难题，华为推出了OceanStor A310深度学习数据湖存储和FusionCube A3000训/推超融合一体机两款新品，旨在为不同场景下的模型训练提供最优存储解决方案。
1. OceanStor A310深度学习数据湖存储
OceanStor A310面向基础/行业大模型数据湖场景，实现从数据归集、预处理到模型训练、推理应用的AI全流程海量数据管理。
2. FusionCube A3000训/推超融合一体机
FusionCube A3000面向行业大模型训练/推理场景，集成OceanStor A300高性能存储节点、训/推节点、交换设备、AI平台软件与管理运维软件，提供高性能、高可靠性的存储解决方案。
三、轻松上手指南
1. 系统环境搭建
- 准备硬件设备，如服务器、存储设备等。
- 安装操作系统和所需的软件包。
- 配置网络环境，确保设备之间可以互相通信。
2. 数据存储配置
- 使用OceanStor A310进行数据归集和预处理。
- 配置数据湖存储，实现数据的统一管理。
- 将预处理后的数据导入训练/推理平台。
3. 训练/推理应用
- 在FusionCube A3000上进行模型训练/推理。
- 监控训练/推理过程，确保任务正常运行。
- 对训练/推理结果进行分析，优化模型性能。
四、总结
华为大模型存储产品为解决大模型存储难题提供了有力支持。通过深入了解华为大模型存储的实用难题和解决方案，用户可以轻松上手，加速AI大模型的应用落地。