AI落地千行百業，存儲痛點凸顯，浪潮信息如何助力AI向實？

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原標題：AI落地千行百業，存儲痛點凸顯，浪潮信息如何助力AI向實？
關鍵字：浪潮,測試,場景,利用率,模型
文章來源：智東西
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內容摘要：

存儲成為AI向實關鍵。
作者|陳駿達
編輯|漠影
AI時代，存儲不僅是數據的棲息之地，更是AI模型訓練、落地過程中的堅實底座。
在AI開啟的存儲行業新周期中，眾多廠商已將帶寬等性能指標卷至新的高度。然而，這種追求似乎將AI這一復雜應用場景簡單地“存儲化”了。
實際上，AI對存儲的需求遠不止于性能這一維度本身，更需要讓存儲“AI化”，關注整體存儲解決方案與AI應用場景的契合度。這一點，也是全球唯一的AI/ML存儲基準測試——MLPerf所關注的本質。
MLPerf存儲基準測試面向AI/ML用戶的痛點，即存儲和計算的平衡及兩者的有效利用。然而測試中存儲架構的多樣與存算節點的非標準化，導致性能數據本身的參考價值有所下降。
在性能數據之外，有無另一指標可以更為準確地反映存儲系統在AI場景的表現呢？MLPerf存儲基準測試要求加速器利用率需達到90%或70%，在這一區間內考核節點所能支持的最大加速卡數，測試其能否盡可能跑滿每個客戶端的理論帶寬，以實現最佳存儲性能。
在MLPerf存儲基準測試中，由于理論帶寬是統一的，因此所有廠商的解決方案均可歸一化到網絡利用率這一指標上，進行相對客觀的評估。網絡

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