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(yī)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(jì)算能力。

算力是數(shù)字時(shí)代的核心驅(qū)動(dòng)力之一。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的不斷進(jìn)步，算力的需求呈現(xiàn)出爆炸式增長(zhǎng)。從云端的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理到邊緣設(shè)備的實(shí)時(shí)計(jì)算，算力的提升使得我們能夠更快地處理數(shù)據(jù)、更準(zhǔn)確地模擬復(fù)雜現(xiàn)象。

存力即數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力。海量的數(shù)據(jù)需要安全、可靠的存儲(chǔ)空間，而存力就是提供這一空間的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)、云存儲(chǔ)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的發(fā)展，使得數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理變得更加高效。同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的不斷提升，存力的重要性也日益凸顯。強(qiáng)大的存力不僅可以保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性，還能夠?yàn)閿?shù)據(jù)分析和挖掘提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

除了算力與存力，還有「一力」與這二者并稱為「數(shù)據(jù)時(shí)代的三把利劍」，即運(yùn)載力，簡(jiǎn)稱運(yùn)力。

運(yùn)力是信息傳遞的關(guān)鍵。在數(shù)字世界中，數(shù)據(jù)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(wěn)定的帶寬以及低延遲的通信，這些都是運(yùn)力的體現(xiàn)。

去年，工信部等六部門聯(lián)合印發(fā)《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》，提出到 2025 年，計(jì)算力方面，算力規(guī)模超過(guò) 300EFLOPS，智能算力占比達(dá)到 35%，東西部算力平衡協(xié)調(diào)發(fā)展。運(yùn)載力方面，國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)中心集群間基本實(shí)現(xiàn)不高于理論時(shí)延 1.5 倍的直連網(wǎng)絡(luò)傳輸，重點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)所光傳送網(wǎng)（OTN）覆蓋率達(dá)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(dá)到 40%。存儲(chǔ)力方面，存儲(chǔ)總量超過(guò) 1800EB，先進(jìn)存儲(chǔ)容量占比達(dá)到 30% 以上，重點(diǎn)行業(yè)核心數(shù)據(jù)、重要數(shù)據(jù)災(zāi)備覆蓋率達(dá)到 100%。

算力、存力與運(yùn)力皆舉足輕重，而要論誰(shuí)最重要，恐怕多數(shù)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(zhēng)搶 GPU，以期獲得更多算力

那么，如何獲取更多的算力呢？當(dāng)下，主流的途徑是通過(guò)堆積算力芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)，包括 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等，其中 GPU 的應(yīng)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(zhēng)奪戰(zhàn)中。值得注意的是，由于單卡算力相對(duì)有限，為了縮短訓(xùn)練時(shí)間，通常采用分布式訓(xùn)練技術(shù)，通過(guò)多臺(tái)節(jié)點(diǎn)構(gòu)建出一個(gè)計(jì)算能力和顯存能力超大的集群。從建設(shè)進(jìn)度上看海外頭部廠商在 2022 年、2023 年已經(jīng)完成萬(wàn)卡集群搭建，國(guó)內(nèi)頭部互聯(lián)網(wǎng)廠商和電信運(yùn)營(yíng)商也加速萬(wàn)卡集群建設(shè)布局。

2023 年 5 月，谷歌推出的 AI 超級(jí)計(jì)算機(jī) A3，搭載了約 26000 塊英偉達(dá) H100 GPU。

在 2022 年，META宣布了一個(gè)由 1.6 萬(wàn)塊英偉達(dá) A100 GPU 組成的集群。到了 2024 年初，META 進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模，建成了兩個(gè)各含 24576 塊 GPU 的集群，并設(shè)定了宏偉目標(biāo)：到 2024 年底，構(gòu)建一個(gè)包含 35 萬(wàn)塊英偉達(dá) H100 GPU 的龐大基礎(chǔ)設(shè)施。

2023 年 8 月，特斯拉上線了一個(gè)集成 1 萬(wàn)塊英偉達(dá) 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(dá) 10 萬(wàn)卡 GPU 的超大規(guī)模計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)帶寬高達(dá) 3.2T。

字節(jié)跳動(dòng)提出的 MegaScale 生產(chǎn)系統(tǒng)，支撐 12288 卡 Ampere 架構(gòu)訓(xùn)練集群。中國(guó)移動(dòng)計(jì)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(guī)模接近 6 萬(wàn)張 GPU 卡。

中國(guó)電信計(jì)劃在 2024 年上半年在上海規(guī)劃建設(shè)一個(gè)達(dá)到 15000 卡、總計(jì)算力超過(guò) 4500P 的國(guó)產(chǎn)萬(wàn)卡算力池，這將是國(guó)內(nèi)首個(gè)超大規(guī)模國(guó)產(chǎn)算力液冷集群。2024 年 3 月，天翼云上海臨港國(guó)產(chǎn)萬(wàn)卡算力池已正式啟用。

中國(guó)聯(lián)通計(jì)劃在今年內(nèi)，在上海臨港國(guó)際云數(shù)據(jù)中心建成中國(guó)聯(lián)通首個(gè)萬(wàn)卡集群，這一集群的建成，將為中國(guó)聯(lián)通在數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算市場(chǎng)提供新的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。可以看到，萬(wàn)卡集群的建設(shè)正如火如荼地進(jìn)行著。然而，當(dāng)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?yàn)樗懔Φ尼尫挪⒎莾H僅關(guān)乎 GPU 等算力芯片，而是需要全面考慮數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理速度、網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)榷鄠€(gè)環(huán)節(jié)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(shù)據(jù)的重要性正提到了前所未有的高度，由此也正在帶來(lái)對(duì)存儲(chǔ)越來(lái)越嚴(yán)苛的要求。

在一個(gè)全新的視角下，數(shù)據(jù)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(chǔ)能力直接促進(jìn)了數(shù)據(jù)處理速度的飛躍。隨著大模型訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)，快速、穩(wěn)定的數(shù)據(jù)讀取與寫(xiě)入成為提升模型訓(xùn)練效率的關(guān)鍵。存力通過(guò)優(yōu)化存儲(chǔ)架構(gòu)、采用高性能存儲(chǔ)介質(zhì)以及智能數(shù)據(jù)管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)訪問(wèn)的低延遲與高并發(fā)，極大地縮短了數(shù)據(jù)處理周期，使得模型能夠更快地從海量數(shù)據(jù)中汲取知識(shí)，加速迭代與優(yōu)化。

其次，存力增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的安全性與可靠性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)泄露與丟失的風(fēng)險(xiǎn)日益增加，而強(qiáng)大的存力體系通過(guò)加密存儲(chǔ)、多副本冗余、容災(zāi)備份等機(jī)制，確保了數(shù)據(jù)的完整性和安全性，為模型的持續(xù)運(yùn)行提供了堅(jiān)實(shí)后盾。

再者，存力還促進(jìn)了數(shù)據(jù)的高效共享與協(xié)同。在大模型研發(fā)過(guò)程中，跨團(tuán)隊(duì)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)合作日益頻繁，高效的存力系統(tǒng)能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的快速傳輸與無(wú)縫對(duì)接，打破信息孤島，促進(jìn)知識(shí)融合與創(chuàng)新。通過(guò)構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的集中管理、按需分配與權(quán)限控制，不僅提高了數(shù)據(jù)資源的利用效率，也加速了科研成果的轉(zhuǎn)化與應(yīng)用。

最后，存力的發(fā)展還推動(dòng)了智能化存儲(chǔ)解決方案的誕生，為大模型提供了更加靈活、智能的數(shù)據(jù)支撐。借助 AI 算法與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，智能存儲(chǔ)系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別數(shù)據(jù)特征、優(yōu)化存儲(chǔ)布局、預(yù)測(cè)并滿足數(shù)據(jù)訪問(wèn)需求，從而進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)處理的智能化水平。這種智能化存儲(chǔ)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(qiáng)大的 GPU 還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。畢竟數(shù)據(jù)在處理之前，需要先「搬過(guò)來(lái)」。有數(shù)據(jù)顯示，一個(gè)規(guī)模達(dá) 20 億的數(shù)據(jù)集，拷貝準(zhǔn)備大約整整 30 天。這就意味著倘若沒(méi)有出色的存儲(chǔ)系統(tǒng)作為支撐，GPU 也「巧婦難為無(wú)米之炊」。再者，在后續(xù)的加密存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)共享等方面，存力皆為算力帶來(lái)諸多強(qiáng)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(jiān)實(shí)的地基，只有地基穩(wěn)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(jì)算能力由存力、算力、運(yùn)力三個(gè)因素決定。倪光南院士認(rèn)為，用廣義算力去定義一個(gè)算力中心，才更準(zhǔn)確。

需要什么樣的存儲(chǔ)？

利用 SSD 來(lái)取代 HDD

從存儲(chǔ)方式來(lái)看，近些年中國(guó)數(shù)據(jù)量的發(fā)展十分迅猛，每年的復(fù)合增長(zhǎng)率約是 30% 左右。主要采用機(jī)械硬盤 HDD，先進(jìn)半導(dǎo)體存儲(chǔ)技術(shù)滯后。閃存和 SSD 都屬于半導(dǎo)體存儲(chǔ)范疇，前者指存儲(chǔ)介質(zhì) (閃存顆粒) 后者指存儲(chǔ)設(shè)備 (固態(tài)硬盤)。

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

海量數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)，對(duì)我國(guó)存儲(chǔ)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(jí)存儲(chǔ)中更加先進(jìn)的存力，其以「大容量、高性能」為基礎(chǔ)，以「先進(jìn)介質(zhì)、高效架構(gòu)」為支撐，以「開(kāi)放生態(tài)、綠色低碳、安全可靠」為關(guān)鍵，可應(yīng)用于更廣泛的關(guān)鍵場(chǎng)景的存儲(chǔ)能力。

針對(duì)這一現(xiàn)象，中國(guó)存儲(chǔ)可以做出的改進(jìn)之一便是利用 SSD 來(lái)取代 HDD。

當(dāng)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(duì)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(chǔ)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 TLC 閃存架構(gòu)開(kāi)始達(dá)到原始存儲(chǔ)容量的極限，QLC 代表了希望不斷突破主流消費(fèi) SSD 容量極限的 SSD 制造商的未來(lái)。目前，諸多存儲(chǔ)廠商都已經(jīng)發(fā)布 QLC 閃存。

在性能和功耗方面，隨著數(shù)據(jù)中心對(duì)于存儲(chǔ)設(shè)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(shù)）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(xiàn)單位性能所需的能耗降低。

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

采用先進(jìn)的存儲(chǔ)介質(zhì)和技術(shù)

一些先進(jìn)的存儲(chǔ)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(chǔ)器（PCM）、阻變存儲(chǔ)器（RRAM）和磁性存儲(chǔ)器（MRAM）等新型 NVM 技術(shù)。這些存儲(chǔ)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(tǒng)存儲(chǔ)設(shè)備的補(bǔ)充或替代，提高存力和算力。

探索基于新型材料的存儲(chǔ)技術(shù)，如二維材料（如石墨烯）。這些材料具有獨(dú)特的物理和電子特性，有望實(shí)現(xiàn)更高的存儲(chǔ)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(chǔ)技術(shù)也是一個(gè)不錯(cuò)的想法，光存儲(chǔ)具有長(zhǎng)期保存數(shù)據(jù)、高容量和低成本等優(yōu)點(diǎn)，可以作為離線存儲(chǔ)或歸檔存儲(chǔ)的選擇，釋放其他存儲(chǔ)設(shè)備的空間，提高存力并為算力提供更多的可用存儲(chǔ)資源。

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

存力中心建設(shè)，如火如荼

眼下算力中心興起的同時(shí)，還要建設(shè)先進(jìn)的存力中心。

數(shù)與算、存與算存在失衡現(xiàn)象，也導(dǎo)致了數(shù)據(jù)割裂在不同數(shù)據(jù)中心中，數(shù)據(jù)歸集難、融合匯聚難、有效治理難、使用加工難、共享流通難，導(dǎo)致算力和應(yīng)用缺乏有效的高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給，算力的潛能被抑制，對(duì)算力和產(chǎn)業(yè)的賦能價(jià)值沒(méi)有充分發(fā)揮，數(shù)據(jù)中心的商業(yè)和產(chǎn)業(yè)持續(xù)正向閉環(huán)存在巨大挑戰(zhàn)。

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(yīng)商，致力于建設(shè)高性能、高可靠的存力中心，以滿足企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能世界建設(shè)的需求。華為通過(guò)整合自身在存儲(chǔ)技術(shù)、云計(jì)算、人工智能等領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)，為客戶提供全方位的存力解決方案，包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)保護(hù)等服務(wù)。

隨著云計(jì)算業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，阿里巴巴也在積極建設(shè)大規(guī)模的存力中心。通過(guò)采用先進(jìn)的存儲(chǔ)技術(shù)和架構(gòu)，如分布式存儲(chǔ)、軟件定義存儲(chǔ)等，阿里巴巴能夠?yàn)榭蛻籼峁└呖捎?、高可靠、高擴(kuò)展性的存儲(chǔ)服務(wù)。同時(shí)，阿里巴巴還在不斷探索新的存儲(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景，如邊緣存儲(chǔ)、云原生存儲(chǔ)等，以滿足不同客戶的需求。

騰訊在云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域擁有強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力和豐富的經(jīng)驗(yàn)，也在積極建設(shè)存力中心。騰訊通過(guò)優(yōu)化存儲(chǔ)架構(gòu)、提高存儲(chǔ)效率、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全等措施，為客戶提供高效、穩(wěn)定、安全的存儲(chǔ)服務(wù)。同時(shí)，騰訊還在積極探索新的存儲(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用模式，如智能存儲(chǔ)、區(qū)塊鏈存儲(chǔ)等，以推動(dòng)存儲(chǔ)行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。

中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所作為國(guó)內(nèi)頂尖的科研機(jī)構(gòu)，其在存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域擁有深厚的技術(shù)積累和強(qiáng)大的研發(fā)實(shí)力。該研究所致力于建設(shè)先進(jìn)的存力中心，開(kāi)展存儲(chǔ)技術(shù)的研究和開(kāi)發(fā)，包括新型存儲(chǔ)介質(zhì)、存儲(chǔ)系統(tǒng)架構(gòu)、存儲(chǔ)算法等方面的研究。通過(guò)與企業(yè)合作，將科研成果轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，為我國(guó)存儲(chǔ)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供技術(shù)支持。

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系在存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域也有著卓越的研究成果和豐富的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)。該系積極參與存力中心的建設(shè)，開(kāi)展存儲(chǔ)技術(shù)的研究和教學(xué)工作，培養(yǎng)存儲(chǔ)技術(shù)領(lǐng)域的專業(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(xiàng)目，推動(dòng)存儲(chǔ)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

算、存、運(yùn)在數(shù)據(jù)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(guó)產(chǎn)運(yùn)力相對(duì)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(qǐng)同步關(guān)注「運(yùn)力」的重要性。