存力與算力，AI時(shí)代誰(shuí)主沉??？

在 2024 年的今天，人工智能已經(jīng)滲透到各個(gè)領(lǐng)域，從醫療診斷到智能交通，從金融分析到智能家居，AI 技術(shù)的發(fā)展正以前所未有的速度改變著(zhù)我們的生活和工作方式。

這一背景下，算力和存力成為了支撐人工智能發(fā)展的兩大關(guān)鍵要素。究竟算力與存力誰(shuí)更重要，成為了一個(gè)備受關(guān)注的問(wèn)題。

何為算力與存力？

算力，顧名思義，是指計算能力。

算力是數字時(shí)代的核心驅動(dòng)力之一。隨著(zhù)人工智能、大數據等技術(shù)的不斷進(jìn)步，算力的需求呈現出爆炸式增長(cháng)。從云端的大規模數據處理到邊緣設備的實(shí)時(shí)計算，算力的提升使得我們能夠更快地處理數據、更準確地模擬復雜現象。

存力即數據存儲能力。海量的數據需要安全、可靠的存儲空間，而存力就是提供這一空間的關(guān)鍵。大數據、云存儲、區塊鏈等技術(shù)的發(fā)展，使得數據的存儲和管理變得更加高效。同時(shí)，隨著(zhù)數據價(jià)值的不斷提升，存力的重要性也日益凸顯。強大的存力不僅可以保證數據的安全性和可靠性，還能夠為數據分析和挖掘提供堅實(shí)的基礎。

除了算力與存力，還有「一力」與這二者并稱(chēng)為「數據時(shí)代的三把利劍」，即運載力，簡(jiǎn)稱(chēng)運力。

運力是信息傳遞的關(guān)鍵。在數字世界中，數據的快速傳輸和高效共享至關(guān)重要。高速的網(wǎng)絡(luò )連接、穩定的帶寬以及低延遲的通信，這些都是運力的體現。

去年，工信部等六部門(mén)聯(lián)合印發(fā)《算力基礎設施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計劃》，提出到 2025 年，計算力方面，算力規模超過(guò) 300EFLOPS，智能算力占比達到 35%，東西部算力平衡協(xié)調發(fā)展。運載力方面，國家樞紐節點(diǎn)數據中心集群間基本實(shí)現不高于理論時(shí)延 1.5 倍的直連網(wǎng)絡(luò )傳輸，重點(diǎn)應用場(chǎng)所光傳送網(wǎng)（OTN）覆蓋率達到 80%，骨干網(wǎng)、城域網(wǎng)全面支持 IPv6，SRv6 等創(chuàng )新技術(shù)使用占比達到 40%。存儲力方面，存儲總量超過(guò) 1800EB，先進(jìn)存儲容量占比達到 30% 以上，重點(diǎn)行業(yè)核心數據、重要數據災備覆蓋率達到 100%。

算力、存力與運力皆舉足輕重，而要論誰(shuí)最重要，恐怕多數人都會(huì )覺(jué)得是算力。

畢竟，「算力緊缺」的氣氛常常被渲染起來(lái)。

爭搶 GPU，以期獲得更多算力

那么，如何獲取更多的算力呢？當下，主流的途徑是通過(guò)堆積算力芯片來(lái)實(shí)現，包括 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等，其中 GPU 的應用最為廣泛。

在 AI 大火之際，科技巨頭們紛紛投身于一場(chǎng)激烈的 GPU 爭奪戰中。值得注意的是，由于單卡算力相對有限，為了縮短訓練時(shí)間，通常采用分布式訓練技術(shù)，通過(guò)多臺節點(diǎn)構建出一個(gè)計算能力和顯存能力超大的集群。從建設進(jìn)度上看海外頭部廠(chǎng)商在 2022 年、2023 年已經(jīng)完成萬(wàn)卡集群搭建，國內頭部互聯(lián)網(wǎng)廠(chǎng)商和電信運營(yíng)商也加速萬(wàn)卡集群建設布局。

2023 年 5 月，谷歌推出的 AI 超級計算機 A3，搭載了約 26000 塊英偉達 H100 GPU。

在 2022 年，META宣布了一個(gè)由 1.6 萬(wàn)塊英偉達 A100 GPU 組成的集群。到了 2024 年初，META 進(jìn)一步擴大規模，建成了兩個(gè)各含 24576 塊 GPU 的集群，并設定了宏偉目標：到 2024 年底，構建一個(gè)包含 35 萬(wàn)塊英偉達 H100 GPU 的龐大基礎設施。

2023 年 8 月，特斯拉上線(xiàn)了一個(gè)集成 1 萬(wàn)塊英偉達 H100 GPU 的集群。

亞馬遜的 Amazon EC2 Ultra 集群采用了 2 萬(wàn)個(gè) H100 TensorCore GPU。

騰訊推出的星脈高性能網(wǎng)絡(luò )，能夠支持高達 10 萬(wàn)卡 GPU 的超大規模計算，網(wǎng)絡(luò )帶寬高達 3.2T。

字節跳動(dòng)提出的 MegaScale 生產(chǎn)系統，支撐 12288 卡 Ampere 架構訓練集群。中國移動(dòng)計劃今年商用哈爾濱、呼和浩特、貴陽(yáng)三個(gè)自主可控的萬(wàn)卡集群，總規模接近 6 萬(wàn)張 GPU 卡。

中國電信計劃在 2024 年上半年在上海規劃建設一個(gè)達到 15000 卡、總計算力超過(guò) 4500P 的國產(chǎn)萬(wàn)卡算力池，這將是國內首個(gè)超大規模國產(chǎn)算力液冷集群。2024 年 3 月，天翼云上海臨港國產(chǎn)萬(wàn)卡算力池已正式啟用。

中國聯(lián)通計劃在今年內，在上海臨港國際云數據中心建成中國聯(lián)通首個(gè)萬(wàn)卡集群，這一集群的建成，將為中國聯(lián)通在數據中心和云計算市場(chǎng)提供新的競爭優(yōu)勢?？梢钥吹?，萬(wàn)卡集群的建設正如火如荼地進(jìn)行著(zhù)。然而，當擁有如此眾多的算力芯片時(shí)，它們是否已充分發(fā)揮出最大潛力呢？

就目前狀況而言，答案似乎是否定的。

因為算力的釋放并非僅僅關(guān)乎 GPU 等算力芯片，而是需要全面考慮數據存儲、處理速度、網(wǎng)絡(luò )傳輸等多個(gè)環(huán)節的協(xié)同作用。

在此背景下，存力作為算力釋放過(guò)程中的重要一環(huán)，其潛力和價(jià)值逐漸受到重視。

這時(shí)候，或許會(huì )有讀者發(fā)問(wèn)：存力是否能成為提升算力水平、優(yōu)化算力利用的關(guān)鍵因素？存力究竟能在哪些方面為算力提供助力？以及，為了更有效地支持算力的提升，存力又該如何發(fā)展？

存力，如何助力算力？

如今隨著(zhù)大模型進(jìn)一步演進(jìn)，不同要素的資源配置情況逐步發(fā)生了改變。其中，數據的重要性正提到了前所未有的高度，由此也正在帶來(lái)對存儲越來(lái)越嚴苛的要求。

在一個(gè)全新的視角下，數據與其背后的「存力」，正在成為影響大模型創(chuàng )新整體過(guò)程的關(guān)鍵因素。

存力給算力帶來(lái)的助力主要有以下幾點(diǎn)：

首先，高效的存儲能力直接促進(jìn)了數據處理速度的飛躍。隨著(zhù)大模型訓練過(guò)程中數據量的爆炸性增長(cháng)，快速、穩定的數據讀取與寫(xiě)入成為提升模型訓練效率的關(guān)鍵。存力通過(guò)優(yōu)化存儲架構、采用高性能存儲介質(zhì)以及智能數據管理技術(shù)，實(shí)現了數據訪(fǎng)問(wèn)的低延遲與高并發(fā)，極大地縮短了數據處理周期，使得模型能夠更快地從海量數據中汲取知識，加速迭代與優(yōu)化。

其次，存力增強了數據的安全性與可靠性。在大數據時(shí)代，數據泄露與丟失的風(fēng)險日益增加，而強大的存力體系通過(guò)加密存儲、多副本冗余、容災備份等機制，確保了數據的完整性和安全性，為模型的持續運行提供了堅實(shí)后盾。

再者，存力還促進(jìn)了數據的高效共享與協(xié)同。在大模型研發(fā)過(guò)程中，跨團隊、跨領(lǐng)域的數據合作日益頻繁，高效的存力系統能夠支持數據的快速傳輸與無(wú)縫對接，打破信息孤島，促進(jìn)知識融合與創(chuàng )新。通過(guò)構建統一的數據管理平臺，實(shí)現數據的集中管理、按需分配與權限控制，不僅提高了數據資源的利用效率，也加速了科研成果的轉化與應用。

最后，存力的發(fā)展還推動(dòng)了智能化存儲解決方案的誕生，為大模型提供了更加靈活、智能的數據支撐。借助 AI 算法與機器學(xué)習技術(shù)，智能存儲系統能夠自動(dòng)識別數據特征、優(yōu)化存儲布局、預測并滿(mǎn)足數據訪(fǎng)問(wèn)需求，從而進(jìn)一步提升數據處理的智能化水平。這種智能化存儲與大模型的深度融合，將為未來(lái)的科技創(chuàng )新帶來(lái)無(wú)限可能。

通俗來(lái)講，在人工智能的蓬勃發(fā)展進(jìn)程中，僅僅擁有強大的 GPU 還遠遠不夠。畢竟數據在處理之前，需要先「搬過(guò)來(lái)」。有數據顯示，一個(gè)規模達 20 億的數據集，拷貝準備大約整整 30 天。這就意味著(zhù)倘若沒(méi)有出色的存儲系統作為支撐，GPU 也「巧婦難為無(wú)米之炊」。再者，在后續的加密存儲以及數據共享等方面，存力皆為算力帶來(lái)諸多強大助力。

倘若用建造高樓大廈舉例子，算力便是高聳入云的建筑主體，而存力則是堅實(shí)的地基，只有地基穩固，大廈才能拔地而起。

因此，倪光南院士也曾表示，算力中心的計算能力由存力、算力、運力三個(gè)因素決定。倪光南院士認為，用廣義算力去定義一個(gè)算力中心，才更準確。

需要什么樣的存儲？

利用 SSD 來(lái)取代 HDD

從存儲方式來(lái)看，近些年中國數據量的發(fā)展十分迅猛，每年的復合增長(cháng)率約是 30% 左右。主要采用機械硬盤(pán) HDD，先進(jìn)半導體存儲技術(shù)滯后。閃存和 SSD 都屬于半導體存儲范疇，前者指存儲介質(zhì) (閃存顆粒) 后者指存儲設備 (固態(tài)硬盤(pán))。

從存儲領(lǐng)域的閃存市場(chǎng)占比情況來(lái)審視，在全球范圍內，閃存平均水平達到了 41.3%。而美國在這一領(lǐng)域表現突出，閃存占比高達 56.4%。相比之下，中國的閃存市場(chǎng)占比僅為 20.3%，與全球平均水平和美國相比仍存在一定差距。

海量數據的增長(cháng)，對我國存儲提出了更高的需求，先進(jìn)存力成為了存力的重要發(fā)展方向。先進(jìn)存力主要是指企業(yè)級存儲中更加先進(jìn)的存力，其以「大容量、高性能」為基礎，以「先進(jìn)介質(zhì)、高效架構」為支撐，以「開(kāi)放生態(tài)、綠色低碳、安全可靠」為關(guān)鍵，可應用于更廣泛的關(guān)鍵場(chǎng)景的存儲能力。

針對這一現象，中國存儲可以做出的改進(jìn)之一便是利用 SSD 來(lái)取代 HDD。

當前 SSD 的演進(jìn)主要通過(guò)兩方面：一方面是容量，另一方面是性能和功耗。

在容量方面，AI 時(shí)代對于高容量的 SSD 需求正在快速上升。需要 SSD 不僅有更大的存儲容量，還要能夠在不犧牲性能的前提下，通過(guò)技術(shù)的改進(jìn)等提高 NAND 密度。另外，隨著(zhù) TLC 閃存架構開(kāi)始達到原始存儲容量的極限，QLC 代表了希望不斷突破主流消費 SSD 容量極限的 SSD 制造商的未來(lái)。目前，諸多存儲廠(chǎng)商都已經(jīng)發(fā)布 QLC 閃存。

在性能和功耗方面，隨著(zhù)數據中心對于存儲設備速度要求的不斷提升，SSD 需要提供更高的 IOPS（每秒輸入輸出操作次數）和帶寬（GBPS），在保證高性能的同時(shí)必須有效控制功率消耗，實(shí)現單位性能所需的能耗降低。

可喜的是，中國已經(jīng)有一些主流的存儲芯片公司可以提供達到一線(xiàn)的水平和生產(chǎn)能力的存儲產(chǎn)品，在 SSD 主控芯片方面，國內也已經(jīng)有十幾家廠(chǎng)商的產(chǎn)品得到商用。隨著(zhù) SSD 成本的不斷下探，有望為存力市場(chǎng)作出更大貢獻。

采用先進(jìn)的存儲介質(zhì)和技術(shù)

一些先進(jìn)的存儲介質(zhì)和技術(shù)也可給算力帶來(lái)一些助力，比如通過(guò)研究和開(kāi)發(fā)如相變存儲器（PCM）、阻變存儲器（RRAM）和磁性存儲器（MRAM）等新型 NVM 技術(shù)。這些存儲器具有高速讀寫(xiě)、低功耗、高耐用性和非易失性等優(yōu)點(diǎn)，可以作為傳統存儲設備的補充或替代，提高存力和算力。

探索基于新型材料的存儲技術(shù)，如二維材料（如石墨烯）。這些材料具有獨特的物理和電子特性，有望實(shí)現更高的存儲密度和性能，為未來(lái)的存力和算力提升提供新的途徑。

發(fā)展大容量的光存儲技術(shù)也是一個(gè)不錯的想法，光存儲具有長(cháng)期保存數據、高容量和低成本等優(yōu)點(diǎn)，可以作為離線(xiàn)存儲或歸檔存儲的選擇，釋放其他存儲設備的空間，提高存力并為算力提供更多的可用存儲資源。

通過(guò)以上多種方法的綜合應用，可以有效地提升存力，進(jìn)而為算力的提升提供堅實(shí)的基礎和強大的支持。

存力中心建設，如火如荼

眼下算力中心興起的同時(shí)，還要建設先進(jìn)的存力中心。

數與算、存與算存在失衡現象，也導致了數據割裂在不同數據中心中，數據歸集難、融合匯聚難、有效治理難、使用加工難、共享流通難，導致算力和應用缺乏有效的高質(zhì)量數據供給，算力的潛能被抑制，對算力和產(chǎn)業(yè)的賦能價(jià)值沒(méi)有充分發(fā)揮，數據中心的商業(yè)和產(chǎn)業(yè)持續正向閉環(huán)存在巨大挑戰。

基于此，華為作為全球領(lǐng)先的信息與通信技術(shù)（ICT）解決方案供應商，致力于建設高性能、高可靠的存力中心，以滿(mǎn)足企業(yè)數字化轉型和智能世界建設的需求。華為通過(guò)整合自身在存儲技術(shù)、云計算、人工智能等領(lǐng)域的優(yōu)勢，為客戶(hù)提供全方位的存力解決方案，包括數據存儲、數據管理、數據保護等服務(wù)。

隨著(zhù)云計算業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，阿里巴巴也在積極建設大規模的存力中心。通過(guò)采用先進(jìn)的存儲技術(shù)和架構，如分布式存儲、軟件定義存儲等，阿里巴巴能夠為客戶(hù)提供高可用、高可靠、高擴展性的存儲服務(wù)。同時(shí)，阿里巴巴還在不斷探索新的存儲技術(shù)和應用場(chǎng)景，如邊緣存儲、云原生存儲等，以滿(mǎn)足不同客戶(hù)的需求。

騰訊在云計算、大數據、人工智能等領(lǐng)域擁有強大的技術(shù)實(shí)力和豐富的經(jīng)驗，也在積極建設存力中心。騰訊通過(guò)優(yōu)化存儲架構、提高存儲效率、加強數據安全等措施，為客戶(hù)提供高效、穩定、安全的存儲服務(wù)。同時(shí)，騰訊還在積極探索新的存儲技術(shù)和應用模式，如智能存儲、區塊鏈存儲等，以推動(dòng)存儲行業(yè)的創(chuàng )新發(fā)展。

中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所作為國內頂尖的科研機構，其在存儲技術(shù)領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累和強大的研發(fā)實(shí)力。該研究所致力于建設先進(jìn)的存力中心，開(kāi)展存儲技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)，包括新型存儲介質(zhì)、存儲系統架構、存儲算法等方面的研究。通過(guò)與企業(yè)合作，將科研成果轉化為實(shí)際應用，為我國存儲產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供技術(shù)支持。

清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系在存儲技術(shù)領(lǐng)域也有著(zhù)卓越的研究成果和豐富的教學(xué)經(jīng)驗。該系積極參與存力中心的建設，開(kāi)展存儲技術(shù)的研究和教學(xué)工作，培養存儲技術(shù)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人才。同時(shí)，清華大學(xué)還與企業(yè)合作，開(kāi)展產(chǎn)學(xué)研合作項目，推動(dòng)存儲技術(shù)的創(chuàng )新和應用。

算、存、運在數據時(shí)代至關(guān)重要。如果說(shuō)存力已經(jīng)開(kāi)始逐漸受到重視，那么國產(chǎn)運力相對來(lái)說(shuō)可能還是一個(gè)「小透明」。在大力發(fā)展算力、支持存力的過(guò)程中，請同步關(guān)注「運力」的重要性。