股票配资网平台网址 2024年AI

今日分享：2024年AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书股票配资网平台网址

公众号『智云研报』

报告共28页

导读：《2024年AI-Ready的数据基础设施参考架构白皮书》由华为技术有限公司编写，聚焦于AI大模型发展背景下数据基础设施的重要性。白皮书详细探讨了AI大模型的发展现状、面临的挑战以及AI-Ready数据基础设施的特征和参考架构，旨在帮助企业构建高效的数据基础设施，以应对智能化转型中的各种挑战。

AI大模型发展现状与挑战

发展现状：AI大模型如ChatGPT、Sora等的出现，推动了行业智能化转型，应用场景日益丰富。面临的挑战：包括数据资产管理不善、集群可用度低、数据一致性问题以及安全性风险等。

AI-Ready数据基础设施的特征

大规模数据归集与预处理：支持EB级扩展和多协议融合。高性能与强一致性：确保AI算力集群的高效运行。超强韧性：提升系统的可靠性和可用性。内生数据安全：保障数据的安全性和隐私保护。展开剩余80%

主要应用场景及解决方案

智算中心场景：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：结合自研或开源的并行文件系统与高性能存储硬件底座，提升训练效率和稳定性。边缘训推场景：提供一站式开发框架、算力高效池化、开放式编排框架等能力，满足企业的多样化需求。

实践案例

科大讯飞与华为：联合打造的平台解决了数据存储和训练效率问题，实现了高性能大模型训练。D银行与华为：华为存储提升了D银行AI应用的可靠性和性能，加速了业务流程。T云与华为：华为OceanDisk存储为T云智算中心提供了高性能、高可靠的底座。

给CIO的行动建议

建立统一数据湖，实现数据资产的可视、可管、可用。选择合适的数据基础设施方案，提升集群可用度，满足AI大模型的需求。构建数据保护能力，全方位保障数据安全，防止数据泄露和滥用。采用一站式超融合一体机，推动商业兑现，提升AI应用的部署和运维效率。打造专业技术团队，培养具备AI和数据基础设施知识的专业人才，以应对AI大模型时代的挑战。

以下是部分报告原文节选

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发布于：江苏省

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