分布式存储产业方阵:分布式存储发展白皮书(2023).docx
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1、版权声明1一、数据智能,引领分布式存储创新发展I(一)大模型快速崛起,开启海量数据应用新时代1(二)算力发展需要互联互通,加速数据流动需求2二、产业解析,纵观分布式存储产业进展4(一)步入稳定增长阶段,筑稳非结构化数据底座4(一)供需应用更加多元,上下游生态合作更加紧密7(三)介质协议加速升级,全闪与融合形态快速发展IO三、场景解读,指引分布式存储新兴应用12(一)Al大模型12(二)大数据湖仓一体15(三)数字化病理18(四)生物信息分析21(五)量化交易23(六)边缘计算25(七)数据网络28四、技术透视,展望分布式存储发展趋势31(一)架构方面,向融合负载、更高密度、更快网络发展31(二
2、)功能方面,向场景化无损压缩、多活容灾发展34(三)硬件方面,向全闪存化、高效节能发展36(四)生态方面,向云存开放对接、存储直通发展38五、共建共赢,推进分布式存储生态发展42图目录图120192022年分布式存储市场规模4图22022年中国各省市新增分布式存储容量5图3分布式存储垂直行业增长表现6图4分布式存储典型应用场景7图5分布式存储产业生态图景9图6分布式存储在AI大模型场景应用13图7大数据进入湖仓一体新阶段15图8分布式存储在数字化病理场景应用19图9分布式存储在生信分析场景应用22图10分布式存储在量化交易场景应用24图11单框多节点架构示意32图12传统TCP/IP数据传输过
3、程33图13RDMA数据传输过程34图14分布式液冷存储示意图38图15GPU直通存储示意40一、数据智能,引领分布式存储创新发展(一)大模型快速崛起,开启海量数据应用新时代大模型的快速发展让大模型的训练效率引起了业界的广泛关注,大模型训练一方面对互联带宽提出了新的挑战,另一方面也对数据存储、流动的效率提出了更高的需求。从2018年谷歌发布BERT开始,业界开启了预训练大模型之路。2023年出现了第一个杀手级应用ChatGPT,由OPenA公司在2022年11月推出,到2023年1月已经达到1亿月活用户。2023年3月英伟达在GTC大会上也表示A的iPhone时刻已经到来,标志着大模型快速崛起
4、,进入应用阶段。大模型在训练过程中所需数据量庞大。模型的深度学习网络层数多、链接多、参数复杂,以及训练所用数据集种类复杂,数据量大。在深度学习算法刚刚诞生时,主流模型只有几百万参数,而BERT发布时模型参数就已经过亿,将深度学习推进到了大模型阶段。到了ChatGPT阶段,主流模型已经有几千亿参数,甚至业界已经开始规划万亿模型。几年时间里,A模型的参数提升几千倍,如此庞大的数据与模型都需要进行存储,这就成了大模型爆发给存储的第一大考验。大模型的另一个显著特点是对非结构化数据的高度依赖。目前会泛提到A大模型采用了全新的模型结构,因此对非结构化数据会有更好的吸收效果与鲁棒性,这对于A最终效果非常重要
5、,但也带来一个衍生问题:如何妥善处理存储和调用海量的非结构化数据。比如,2023年9月OPenA宣布ChatGPT开启多模态输出模式,ChatGPT在升级后加入了识图、语音识别等多模态能力,因此其训练数据也需要在文本基础上加入大量图片、语音,再比如自动驾驶车辆,每天要将大量实地测试视频存储起来作为模型训练依据。这些非结构化数据,带来了A相关数据的海量增长,也带来了存储和处理这些数据的难题。据统计,当前全球新增数据有80%都是非结构化数据,年复合增长率达到38%,应对多元化的数据激增,已经成为大模型时代必须克服的困难。大模型对存储的性能安全性也提出了更高的要求。大模型往往需要频繁读取和调用数据,
6、ChatGPT的数据访问使用量达到单月17.6亿次,平均响应速度在10秒以内,并且A模型的工作流程包括采集、准备、训练、推理四部分,每个阶段需要读写不同类型的数据。因此,大模型对存储性能也带来了要求。此外,围绕ChatGPT展开的一系列数据主权、数据保护争议,也提醒我们A大模型带来了数据安全方面新的风险。试想一下,如果不法分子攻击数据库,从而令大语言模型生成错误信息欺骗用户,其危害结果既严重且隐蔽。(二)算力发展需要互联互通,加速数据流动需求2023年10月,工信部等六部门联合印发算力基础设施高质量发展行动计划,行动计划提出到2025年,我国存储总量将超过1800EB,为我国数据存储产业提供了
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