Huawei ได้เปิดตัว โมเดลการจัดเก็บข้อมูลปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใหม่ชื่อว่า OceanStor A310 ที่งาน GITEX GLOBAL 2023 เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว ซึ่งถือเป็นความพยายามที่จะจัดการกับความท้าทายในอุตสาหกรรมบางประการที่เกี่ยวข้องกับแอปพลิเคชันโมเดลขนาดใหญ่
OceanStor A310 ออกแบบมาโดยมีเป้าหมายเพื่อมอบโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลสำหรับการฝึกโมเดลพื้นฐาน การฝึกโมเดลอุตสาหกรรม และการอนุมานในแบบจำลองสถานการณ์แบบแบ่งกลุ่ม
OceanStor A310 สามารถดึงข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว เมื่อเปรียบเทียบกับอีกระบบหนึ่งคือ ESS 3500 ของ IBM ที่ช้ากว่า และยิ่ง OceanStor A310 ดึงข้อมูลได้เร็วเท่าไร แอปพลิเคชัน AI ก็สามารถทำงานได้เร็วยิ่งขึ้น ทำให้ตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดและทันท่วงที ซึ่งการเข้าถึงข้อมูลอย่างรวดเร็วนี้คือสิ่งที่ทำให้ OceanStor A310 ของ Huawei โดดเด่น
OceanStor A310 ของ Huawei ได้สาธิตประสิทธิภาพด้วยแบนด์วิดท์การอ่านต่อเนื่องสูงสุด 400GBps และแบนด์วิธการเขียนต่อเนื่องสูงสุด 208GBps อย่างไรก็ตาม ผลกระทบของเฟรมเวิร์ก open-source และ closed-source ต่อตัวเลขเหล่านี้ยังไม่ชัดเจน
“เรารู้ว่าสำหรับแอปพลิเคชัน AI มีความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดคือ การปรับปรุงประสิทธิภาพสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI ” Evangeline Wang ฝ่ายการจัดการผลิตภัณฑ์และการตลาดของ Huawei กล่าวในแถลงการณ์ที่แชร์โดย Blocks and Files ของ Tech Outlet
“ความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดสำหรับระบบจัดเก็บข้อมูลในระหว่างการฝึกอบรม AI คือการป้อนข้อมูลไปยัง CPU และไปยัง GPU” เธอกล่าวเสริม “นั่นต้องใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลเพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด”
เพื่อแก้ไขปัญหานี้ OceanStor แต่ละตัวสามารถรองรับ NVMe SSD , โปรเซสเซอร์ และแคชหน่วยความจำได้สูงสุดถึง 96 ตัว โดยผู้ใช้สามารถจัดคลัสเตอร์ A310 ได้สูงสุด 4,096 เครื่อง , แชร์ระบบไฟล์ส่วนกลางที่รองรับโปรโตคอลมาตรฐานสำหรับแอปพลิเคชัน โดย OceanStor A310 มุ่งหวังที่จะลดเวลาการส่งข้อมูลผ่าน SmartNIC และ parallel design ขนาดใหญ่
“A310 ของ Huawei ซึ่งมีโหนดขนาดเล็กนั้นทำงานได้เร็วที่สุดทั้งในด้านการอ่านและการเขียนตามลำดับ โดยมีแบนด์วิธการเขียน/อ่านตามลำดับที่ 41.6/80GBps เทียบกับตัวเลข 30/63GBps ของ IBM” Block and Filesกล่าวในการศึกษาเกณฑ์มาตรฐานที่เปรียบเทียบโซลูชันของ Huawei กับคู่แข่งโดยตรง
การเปิดตัว OceanStor A310 เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่อุตสาหกรรม AI กำลังแสวงหาโซลูชันการจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งความพยายามของ Huawei นี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อจัดการกับความท้าทายในปัจจุบัน และอาจมีส่วนช่วยให้บรรลุการฝึกอบรมโมเดล AI ที่มีประสิทธิภาพ
อ้างอิง : decrypt.co
