今天分享的是：2024年华为AIReady的数据基础设施参考架构白皮书
报告共计：28页
《AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书》聚焦于人工智能大模型时代的数据基础设施，深入剖析其发展现状、面临挑战，并提出相应的解决方案与实践案例，为企业构建高效数据基础设施提供全面指导。
随着 AI 大模型技术的迅猛发展，如 ChatGPT、Sora 等的出现，其应用场景不断拓展，从金融、医疗到『互联网』等多个行业广泛渗透，推动行业智能化转型。在此过程中，数据基础设施的重要性愈发凸显，成为 AI 发展的关键基石。
然而，AI 大模型数据基础设施在实践中面临诸多挑战。在数据资产管理方面，数据质量参差不齐、孤岛现象严重以及标准化困难等问题突出，致使企业难以有效管理数据资产。集群可用度方面，算力浪费严重且建设和能耗成本高昂，限制了 AI 集群效率的提升。数据一致性上，强一致性要求在训练流程各环节至关重要，否则会影响 Checkpoint 保存与恢复效率，制约集群规模扩大和持续运营。数据安全层面，勒索软件进化、AI 应用漏洞、数据投毒等风险频发，威胁数据资产安全。
为应对这些挑战，AI-Ready 的数据基础设施应运而生。其具备大规模数据归集和预处理能力，可整合多源分散数据并提供预处理框架；在高性能和强一致性上，能满足训练数据集加载和 Checkpoint 读写的高要求，并具备横向扩展能力；拥有超强韧性，保障数据持续可用；强调内生数据安全，通过多种技术保护数据。
在应用场景方面，智算中心场景需应对算力增长、数据孤岛和数据膨胀等挑战，采用 AI 数据湖解决方案，具备统一命名空间、EB 级扩展、数控分离架构等关键特征；云和『互联网』场景要解决训练效率、稳定性和成本问题，基于自研/开源并行文件系统的高性能存储底座是常用方案；边缘训推场景针对企业应用 AI 改造需求，提供包含安装部署等全流程能力的方案，其特点包括算力高效池化、开放式编排框架等。
科大讯飞、D 银行、T 云、紫东太初与华为的合作案例充分展示了这些解决方案的实际成效。如科大讯飞通过与华为合作提升了训练效率和集群可用度；D 银行实现了断点续训恢复速度大幅提升等。
最后，白皮书为 CIO 提供行动建议：企业应建立统一数据湖，实现数据资产有效管理；参考最佳实践选择合适的数据基础设施方案；构建全方位数据保护能力；采用一站式训/推超融合一体机推动商业兑现；打造专业技术团队提升 AI 能力。
以下为报告节选内容
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