智能存力调度平台发布,AI存储迈入“智能调度”时代(智能调度系统的含义)

智能存力调度平台发布,AI存储迈入“智能调度”时代(智能调度系统的含义)

近年来伴随着AI技术的突飞猛进,无论是国家还是企业对于AI的重视程度都与日俱增,我国更是在2022年极具前瞻性地推出了“东数西算”战略。

在“东数西算”的动脉上,流淌的不再是传统的电力,而是毫秒级穿梭的AI数据洪流。

智能存力平台横空出世

7月26日上午,作为全球一年一度的AI行业盛宴,2025世界人工智能大会(以下简称WAIC)在上海世博中心盛大揭幕。

7月27日下午,在上海前滩香格里拉酒店举办的WAIC 2025智能趋势论坛上,中国移动宣布实现首个全局统一文件存储产品落地应用,引发了整个行业的高度关注。这不仅标志着国内首个智能存力跨域调度平台正式落地,而且还以“全局统一文件存储系统”的硬核实力,为AI大模型训练、推理、生成等场景提供了跨域协同的存力底座。

作为“东数西算”战略的重要承载平台,智能存力调度平台不但实现了全套方案自主可控,而且兼容全球8种AI芯片,对保障供应链安全、推动国家数字经济高质量发展都具有重大意义。截至目前为止,该平台已经率先覆盖长三角、成渝、内蒙古、贵州四大国家级枢纽节点,覆盖横跨东西、联动南北的七大存力资源池。

三大核心能力实现破局

“数据看不全、理不顺、用不好,是压在AI时代的三座大山。”在WAIC期间举行的媒体沟通会上,曙光存储总裁何振直指当前AI应用难以落地的主要痛点。传统数据中心因厂商系统各自为政、互不兼容形成数据孤岛,AI热数据与冷数据混合存储导致成本失控,跨域数据调用延迟严重等问题,成为了制约AI技术落地的“最后一公里”。曙光存储支持中国移动构建智能存力调度平台,因此看到一系列问题。

而曙光存储给出的解决方案,是通过三项核心能力打出了一套“组合拳”:

1、资源动态调配:通过将热数据靠近算力中心、冷数据存储在成本较低的西部的数据分级管理策略,曙光存储实现了能耗与成本的综合优化,大幅降低了数据中心的综合成本。

2、异构资源整合:曙光存储在存力平台上研发了统一的纳管接口,能够兼容不同厂商的存储系统,实现数据之间的互通,从而使得数据中心的运维效率大幅提升。

3、跨域无感加速:从芯片级的“超级隧道”加速技术,到系统层的冷热分层调度,曙光存储对整个应用层面和整个存储系统都进行了数据加速,将跨域数据访问延迟压缩至毫秒级,让用户根本感知不到数据其实是在千里之外跨域流动。

技术攻坚迎来厚积薄发

关注存储领域的读者想必都知道,曙光存储近年来在技术上实现了大爆发。其分布式文件系统在性能测试中创下了190GB/s带宽、500万IOPS的纪录,超越国际同类产品。

而这背后,是曙光存储在研发层面的全面投入。何振向媒体透露:“我们团队有1000多人,其中90%都是研发人员,我们从未停止技术的更新迭代。”

多年来持之以恒的辛勤耕耘和深度积累,换来的是曙光存储的厚积薄发。“这两年我们不管是在产品的性能上,还是应用场景的突破上,一直在前进。根本原因就是技术厚积薄发到了一定的程度,我们的优势就凸显出来了,形成了自己的技术护城河。”何振表示。

存力优化推动AI普惠

众所周知,建设和运营算力中心的高昂投入,是摆在众多中小企业应用AI的最大阻碍。张新凤指出,2024年前,大模型训练平台建设成本动辄数亿甚至数十亿元,令许多企业望而却步。然而2024年DeepSeek的横空出世,极大地降低了AI应用的门槛,行业焦点从高强度训练转向推理落地,对算力和存力的需求显著下降,为国内GPU厂商提供了发展机遇。

张新凤表示,当前AI算力普及的核心成本瓶颈已从训练阶段的算力限制,转向如何高效利用现有资源。曙光存储通过两大技术创新破解这一难题:一是提升GPU资源利用率,研发GDS技术实现存储到GPU的直接数据传输,无需CPU和内存参与,大幅缩短数据路径,提升处理效率;二是优化行业数据利用,采用向量数据库存储高质量行业数据,加速推理和训练过程,提升用户体验和答案关联性。

据测算,用户每在存力上投入1元,可节约算力成本10元,这一数据背后是完整的计算链路支撑。随着大数据推理应用的普及,曙光存储致力于实现“数据平权”和“AI普惠”,让更多企业以更低成本享受AI技术带来的红利,推动AI产业向更广泛领域渗透。

面向未来AI的存储方案

谈到面向未来AI的存储方案应该具备怎样的能力,曙光存储副总裁杨志雷指出,随着AI技术的迅猛发展,未来的存储系统需具备更高层次的智能化与卓越性能。

杨志雷表示,存储系统的智能化将会成为关键。传统存储系统在不同应用场景下需手动调参配置,而未来存储系统应能自动感知业务压力、IO特性及数据流方式,自动选择最优配置,减少人工干预,提升用户体验。曙光存储正致力于开发此类自适应存储系统,以满足不同场景下的高效运行需求。

与此同时,杨志雷还强调了性能在AI存储中的核心地位。面对国内外AI芯片厂商对算力的极致追求,存储系统需确保数据能够持续、高效地供给GPU卡,避免成为算力瓶颈。曙光存储正通过提升IOPS、带宽等关键指标,确保存储平台能够支撑高强度AI训练与推理任务,助力AI技术快速发展。

此外,杨志雷还提及了存储安全与数据分区的重要性,表示曙光存储将持续优化产品,为用户提供更加安全、可靠的存储解决方案。

尾声

当AI和数据成为数字经济的生产要素,智能存力调度平台正成为中国数字经济高质量发展的基石。在这条充满挑战的道路上,曙光存储的探索无疑具有里程碑式的意义。

智能存力调度平台,正开启一个全新的时代。从破解“数据孤岛”到重构AI基础设施,从赋能“东数西算”到定义存力标准,这家坚持全栈自研的科技企业,正在用技术创新书写中国存储产业的新篇章。

当海外聚焦算力军备竞赛时,中国则选择了一条差异化路径——以“东数西算”战略为弓,以智能调度技术为箭,击穿数据要素流动的壁垒。随着十万卡大规模集群的箭在弦上,一场由存力定义的新AI竞赛,正在悄然改写传统规则。

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