AI存储技术升级：告别小马拉大车时代，实现高效数据处理

存储需求新挑战

在当前大模型时代，外界普遍关注应用领域的多样化发展，但未充分认识到在强大算力支持下，存储环节的重要性。据爱分析报告指出，在相同规模的GPU算力条件下，存储性能的优劣将导致模型训练时间相差三倍。目前，业界已认识到存储系统正成为制约大模型效率提升的关键因素。

传统存储的短板

人工智能技术迅速进步，暴露出传统存储方式的不足。互联网企业普遍采用私有云或OEM模式提供存储服务，但普遍缺少长期且稳定的存储技术支持。因此，在应对大规模模型需求时，这些存储解决方案显得力不从心。

京东云云海的起步

京东云海在初期与同行业其他厂商的存储模块区别不大，其内部功能包括监控、管控和数据库组件，致力于打造独立的存储产品。该产品诞生于京东电商平台面对大规模高并发的实际需求中，当时存储功能主要作为基础设施存在，主要目的是解决存储与计算分离的问题。

存储性能对比

多家存储产品对比显示，AI存储领域标准经历显著变化，同时国内外厂商间的差距正在逐步减小。IBM这一传统存储品牌已开始向AI应用场景转型，DDN在关键性能指标方面表现出色。此外，京东云的云海产品在IOPS、带宽和时延数据上均表现出优异性能。

适配不同场景

各行业在数据存储的惯例和业务需求上存在差异，因此存储解决方案需根据具体情况作出调整。京东云的云海服务已参与到国内一家在智能驾驶领域具有领先实力的企业中，该企业正研发L3和L4级自动驾驶模型。云海服务能够满足企业对多个GPU计算节点访问存储数据的需要，并应对高并发挑战。

新发展衡量标准

过去，存储企业的发展离不开对高端英伟达GPU的兼容。目前，存储系统对国内芯片的兼容性以及其在信创环境中的表现，已成为评估厂商发展潜力的关键指标。2022年的科研竞赛促使京东云云海集中资源打造高性能产品，从而在大型模型时代占据有利位置。

业界普遍关注，在当前大模型技术迅猛发展的背景下，京东云云海等存储服务商在哪些领域需要实现技术革新？期待您的观点，欢迎点赞、转发及发表评论。