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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系：鳥哥筆記小羽毛（ngbjxym）
3月末，多家海外存儲頭部企業(yè)，宣布從4月起提高部分產(chǎn)品報價，國內(nèi)廠商也隨之上調(diào)價格，終結(jié)了DRAM內(nèi)存與NAND閃存的降價勢頭。
多家廠商曾在近期表示，價格上漲速度高于此前預(yù)期。“供給側(cè)減產(chǎn)，原廠自年初實施了嚴(yán)格的控價減產(chǎn)，更主要的動因來自需求側(cè)。”某存儲芯片廠商表示，AI應(yīng)用井噴，驅(qū)動存儲芯片市場需求走高。
另一位業(yè)內(nèi)人士提到，根據(jù)DeepSeek所發(fā)布的產(chǎn)品特征看，對于存儲性能的需求還會再上一個臺階。“從長期來看，對于存儲讀取的需求會越來越高，我們判斷，對推理的存儲讀取性能需求可能會超過訓(xùn)練的需求。”
大模型時代，外界對于應(yīng)用側(cè)百花齊放更有感知，在追求極致算力時卻忽視了，應(yīng)用井噴其實對存儲也提出了更高要求。愛分析報告中提到，在同樣GPU算力規(guī)模下，存儲性能的高低可能造成模型訓(xùn)練周期3倍的差異。如吞吐性能達千萬級IOPS、帶寬達TB級、時延低至百微秒，這些在傳統(tǒng)存儲也很難企及的要求，如今已成為AI存儲的入門門檻。
一邊是來自存儲成本的壓力，如今存儲已占到大模型訓(xùn)練整體成本的10%-20%；另一邊是對于AI存儲的更高性能要求。這讓CTO們追逐大模型時不得不面對這樣的焦慮：如何用更可控的成本，去實現(xiàn)更符合大模型訓(xùn)推的存力？
這一趨勢，也讓一部分廠商的存儲業(yè)務(wù)駛?cè)肟燔嚨?，例如已?jīng)過多年京東內(nèi)部復(fù)雜業(yè)務(wù)驗證的京東云云海。事實上，京東云云海最初和其他互聯(lián)網(wǎng)廠商的存儲模塊沒有太大差異，由內(nèi)部提供監(jiān)控組件、管控組件、數(shù)據(jù)庫組件，自己單獨做好存儲產(chǎn)品。一位知情人士提到，“許多云廠商做存儲產(chǎn)品只有兩種路徑，一種是線下私有化的存儲輸出，另一種是找第三方合作。”
從結(jié)構(gòu)上看，大模型訓(xùn)練在算力比拼的同時，大模型不可能長期“單腳走路”，存力那只“腳”，正在成為AI時代各方競逐的新戰(zhàn)場。
年初，DeepSeek爆火的一個重要動因，便是緩解了外界對于算力的焦慮，然而卻也讓存力這個隱形且重要的變量，走到臺前。
AI訓(xùn)練的重心“偏移”首當(dāng)其沖，思維鏈的巨大潛力將主要訓(xùn)練場景自預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)移至推理，落地到存儲則是由過去的讀寫并重到更偏向讀。在這一過程中，我們大可堆疊GPU，但在算力單元開“算”前，等待數(shù)據(jù)從存儲系統(tǒng)到達計算單元的過程才是耗時費力的關(guān)鍵。
因此，DeepSeek自研存儲再一次把業(yè)內(nèi)目光拉到了存儲及存儲架構(gòu)上。DeepSeek 3FS解決方案每秒可以完成6.6TB的數(shù)據(jù)搬運，相當(dāng)于1秒鐘傳輸完700部4K高清電影。而自動調(diào)取資源，則縮短國產(chǎn)芯片與國際頭部品牌的差距。業(yè)內(nèi)方才后知后覺地反應(yīng)過來，決定大模型效率的不止是GPU，存儲系統(tǒng)正在成為新的瓶頸。
DeepSeek自研3FS的驅(qū)動力，來自不斷增長的推理需求，不得不回頭解決存儲架構(gòu)。
AI快速發(fā)展的大背景下，傳統(tǒng)對象存儲的短板快速暴露，互聯(lián)網(wǎng)云廠商通常以私有云或OEM形式輸出存儲能力，缺乏長期、穩(wěn)定的存儲團隊支撐。而傳統(tǒng)存儲廠商AI訓(xùn)練的經(jīng)驗積累又欠火候，尤其是面對當(dāng)下需求爆發(fā)的訓(xùn)練、推理場景，在應(yīng)對變化上有些力不能支。
簡要對比幾家存儲產(chǎn)品，可以發(fā)現(xiàn)兩個重要信息， 一個是AI存儲的標(biāo)準(zhǔn)已明顯改變，另一個是國內(nèi)外廠商的差距正在快速縮小。
從存儲性能來看，吞吐量級、有效帶寬與時延都會影響GPU的算力利用率，存儲性能不足造成的GPU閑置，導(dǎo)致模型落地困難、業(yè)務(wù)成本劇增。去年，一家頭部AI公司因存儲帶寬不足，導(dǎo)致2000張A100顯卡算力利用率長期低于40%，導(dǎo)致單日經(jīng)濟損失超百萬美元的教訓(xùn)還歷歷在目。
標(biāo)準(zhǔn)之外，國內(nèi)外廠商的差距也在明顯縮小。
老牌存儲品牌IBM，已完成了從HPC場景向AI場景的演進，尤其是在AI場景廣泛應(yīng)用的DDN，在 IOPS、讀/寫帶寬等關(guān)鍵性能指標(biāo)上的表現(xiàn)可圈可點。但與此同時，DDN的技術(shù)封閉性和轉(zhuǎn)優(yōu)化硬件等因素，客觀上導(dǎo)致用戶建設(shè)成本高昂。
DeepSeek自研的3FS是開源新品，表現(xiàn)上不輸老牌存儲，在讀帶寬上，單集群每秒6.6TB，平均單節(jié)點每秒36.7GB，悄然抬高AI存儲的入門門檻。同樣開源的還有Ceph，在相同配置規(guī)格上的單節(jié)點讀、寫帶寬能力分別為單節(jié)點5.6GB每秒與4.5GB每秒，IOPS單節(jié)點15萬。
除DeepSeek之外，另一家國產(chǎn)廠商京東云云海的表現(xiàn)凸顯，24塊NVMe SSD配置規(guī)格下，讀、寫帶寬能力分別為單節(jié)點95GB每秒與60GB每秒，IOPS單節(jié)點280萬，單路4k讀寫延遲僅為0.5毫秒。京東云云海在提供高性能的同時，適用性較高，可以同時滿足DeepSeek、ChatGPT、LLaMA等20余種主流大模型的存力需求。
需求驅(qū)動的存儲的發(fā)展固然需要適時而動，但更重要的是前瞻性的布局，讓京東云云海多年的技術(shù)儲備迎來了需求推動的東風(fēng)。
京東云內(nèi)部向來有“先有京東存儲，后有京東云”的說法，從某種意義上講，京東存儲的發(fā)展階段，折射出了需求驅(qū)動的變化。
京東云云海誕生于京東電商的大規(guī)模高并發(fā)場景，這一階段，存儲只是作為基礎(chǔ)設(shè)施存在，此時云海主要是解決傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施中的存算分離需求，尤其是面對數(shù)據(jù)庫、中間件、ClickHouse等在線應(yīng)用敏感型中間件的低延遲要求。
2021年，京東在重慶建立了亞洲最大的超算中心SuperPOD，除了自身公有云之外，想必還存有參與機器學(xué)習(xí)“競賽”的考量。沒曾想兩年后，ChatGPT爆火，大模型訓(xùn)練成本、效率的要求越來越高，算力爆發(fā)開始帶動存力。而原本便是做高性能存儲的云海突然“坐在了風(fēng)口上”，承接了這一輪技術(shù)紅利而步入快速發(fā)展階段。
自身業(yè)務(wù)的豐富性，以及長期扎根產(chǎn)業(yè)的具體場景中，才會出現(xiàn)拉通各家存力性能時，京東云云海在IOPS、帶寬與時延數(shù)據(jù)的突出表現(xiàn)。
2008年的一場春運，掀起了高鐵替換傳統(tǒng)內(nèi)燃機列車的大幕，這才有了海外游客為之驚嘆的四通八達的高鐵交通系統(tǒng)。事實上，基礎(chǔ)設(shè)施的超前配置恰是中國經(jīng)濟、科技發(fā)展的一項核心動能。
具體到AI的發(fā)展軌跡，我們雖不能透過大模型研發(fā)的“黑箱”窺見這么一個確定的時刻，但可以確認(rèn)的是，在算力焦慮開始演變成“算效”焦慮的當(dāng)下，存儲性能也是時候迎頭趕上。而滿足大模型時代的存儲需求，也成為京東云云海“卡位戰(zhàn)”的核心目標(biāo)。
前文提到，從AI訓(xùn)練的需求來看，存儲性能的考量主要集中在IOPS、時延與帶寬上。
IOPS指的是每秒輸入輸出操作次數(shù)，作為衡量存儲性能的重要指標(biāo)，IOPS越高，設(shè)備檢索或存儲數(shù)據(jù)的速度越快。說白了，存儲的并發(fā)吞吐量實際上決定了模型本身剛性的讀取與寫入速度。
另一方面，AI訓(xùn)練PB級數(shù)據(jù)規(guī)模下的隨機訪問好比人滿為患的超市。不論超市增加多少售貨員，只要售貨員的效率不高，顧客便會在不同隊列中往返等待，待訓(xùn)練框架吞吐的數(shù)據(jù)也是如此——空有IOPS而短于時延的性能沒有任何意義。
帶著這樣的標(biāo)準(zhǔn)審視京東云云海的性能表現(xiàn)，不論是打底的千萬級IOPS，還是基于RDMA調(diào)優(yōu)，做到單個小文件訪問時延平均100微秒，我們都能看出京東云云?？ㄎ籄I存儲的底氣所在。
更重要的是，其在數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捓寐噬弦步咏鼧O致水準(zhǔn)。在400GB的IB網(wǎng)絡(luò)中，京東云云海存儲的帶寬利用率壓榨到了84%左右，這一指標(biāo)已然接近理論極限。
隨著性能的“硬提升”，存儲性能與GPU之間的“小馬拉大車”關(guān)系迎刃而解，京東云云海亦借此于存儲行業(yè)卡住了自己的身位。但緊隨其后的是自內(nèi)部業(yè)務(wù)場景走向更廣闊的天地，在其極致性能走進實際場景的過程中，還少不了“軟適配”。
作為不顯于人前的底層基礎(chǔ)設(shè)施，存儲不涉及具體應(yīng)用層產(chǎn)品，在理論上沒有定制化的需要。實際上，不同行業(yè)的數(shù)據(jù)存儲習(xí)慣與業(yè)務(wù)場景千差萬別，存儲產(chǎn)品本身亦需要因地制宜的調(diào)優(yōu)。
例如當(dāng)下正圍繞智駕展開肉搏的車企，其存儲需求便集中在路況或車機實時采集的數(shù)據(jù)存儲，以及這些數(shù)據(jù)湖倉一體化清洗后，高效調(diào)用來訓(xùn)練智駕模型兩方面。尤其是后者，“一旦高端GPU集群有閑置5%左右的時間，他的成本就相當(dāng)于要重建一套分布式存儲的集群。”
我們了解到，進入國內(nèi)某智駕實力玩家L3與L4模型研發(fā)中的京東云云海，滿足了該企業(yè)上百個GPU計算節(jié)點在模型訓(xùn)練過程中訪問存儲數(shù)據(jù)，并應(yīng)對計算節(jié)點的高并發(fā)訪問的需求。
云端之下，面對主要采用一體機為存儲設(shè)施的醫(yī)療行業(yè)，京東云云海亦會在統(tǒng)一存儲引擎的平臺基礎(chǔ)上，向集成商、ISV開放不同能力，共同結(jié)合具體的配置容量、盤的個數(shù)、規(guī)模與存儲介質(zhì)做深度定制。
自2023年正式步入外部市場的京東云云海，目前已開拓了包括汽車、銀行、券商、零售等領(lǐng)域超100家大型企業(yè)。迄今為止，其未曾出現(xiàn)過任何服務(wù)中斷的故障。
今年1月，西方世界開始進一步限制AI芯片與技術(shù)的出口，而今更直接的“經(jīng)濟對抗”，更是加速了“以國代進”這個伴隨中國科技力量崛起的宏大敘事。
值此情況下，產(chǎn)業(yè)界普遍關(guān)注的自研自產(chǎn)的芯片、光刻機等供給或主動或被動地踏上自主創(chuàng)新的道路。但不可忽視的是，存儲同樣是構(gòu)建完整AI技術(shù)體系的“磚瓦”。
礙于存儲相較算力的發(fā)展滯后，AI存儲的迭代勢必要“步算力后塵”。
進一步說，曾經(jīng)不論是老牌廠商還是京東云云海這樣的聚焦AI存儲的廠商，其謀發(fā)展都繞不開其系統(tǒng)能力對高端英偉達GPU的適配，而今其存儲系統(tǒng)對國產(chǎn)芯片的適配以及在信創(chuàng)環(huán)境下的運行，開始成為當(dāng)下衡量存儲廠商發(fā)展空間的重要參考。
在這一方面，京東云云海的發(fā)展歷程頗具代表性。
正如早先提到的“先有京東存儲，后有京東云”，京東早在2012年便開始攻堅存儲，亦在獨自摸索的過程中嘗試過開源架構(gòu)。后來開源架構(gòu)運維成本居高不下的問題開始暴露，京東云云海開始All in自研，這才有了2017年開始正式服務(wù)于京東公有云的云海1.0架構(gòu)。
直到現(xiàn)在，京東云云海經(jīng)歷過底層架構(gòu)變更、單機房或跨域、冷熱數(shù)據(jù)管理等技術(shù)路線的探索與爭論，但唯一保持不變的是其對自研的持續(xù)投入。
直到2022年，互聯(lián)網(wǎng)廠商就NLP機器學(xué)習(xí)的“科研競賽”推動其研發(fā)開始聚焦于高性能的能力構(gòu)建，這才有了如今我們看到的卡位大模型時代的京東云云海。而在此之上，其多年聚焦自研的投入也迎來回報，相較于海外架構(gòu)與方案，云海更注重平臺對國產(chǎn)硬件的適配。
據(jù)悉，京東云云海在信通院評測的代碼自研率達98.9%+，“連開源的一個庫都沒用過”。其在信創(chuàng)環(huán)境下的運行，則做到了與操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫、中間件、服務(wù)器、CPU、主板、網(wǎng)卡、SSD等主流國產(chǎn)化硬件和軟件兼容互認(rèn)，最大程度發(fā)揮國產(chǎn)硬件的能力。
這一點自京東云云海滿足多個頭部銀行、券商等對信創(chuàng)的硬性需求中，可見一斑。
我們還自某自動駕駛公司處了解到，起初其接觸京東云云海時，便在試行環(huán)境下讓云海和海外方案提供商做過一次PK：在20T的模型大小下，兩者同樣在100T左右的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練中實現(xiàn)了秒級的讀寫。但在基本吞吐性能之外，云海的網(wǎng)絡(luò)利用率相較海外廠商高3%，且同等條件下的成本更低。
即使是對國產(chǎn)化要求規(guī)格最高的金融行業(yè)，自主可控、全棧自研也不過是其挑選提供商的一個要素。相比之下，能否在業(yè)務(wù)場景中展現(xiàn)出相對其他提供商更高的性價比才是關(guān)鍵。
DeepSeek、可靈、通義等名頭打響海外，我們共同見證AI時代下中國科技崛起。在此之下，芯片與存儲對應(yīng)的算力與存力，亦默默成為“托舉”中國科技前行的力量。
面對國產(chǎn)化替代的歷史機遇，京東云云海于內(nèi)前瞻布局高性能，于外積極互聯(lián)互通，作為AI基礎(chǔ)設(shè)施的創(chuàng)新參與者，京東云云海已經(jīng)代表AI存力市場率先邁出了堅定的一步。
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1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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