在日前举行的2023全球闪存峰会上，浪潮信息发布高性能分布式存储平台AS15000G7，在性能、管理、融合和效率方面进一步突破，助力千行百业释放数据价值，推进AI产业化数智变革。

　　国家互联网信息办公室今年5月发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年我国数据产量达8.1ZB，同比增长22.7%，全球占比达10.5%，位居世界第二。截至2022年底，我国数据存储量达724.5EB，同比增长21.1%，全球占比达14.4%。

　　在专家看来，数据资源规模快速增长对数据存储提出了新的要求。算力、存力、运力缺一不可，只有三者平衡配置、均衡发展，才能充分发挥算力的作用。

　　特别是，今年以来，随着通用人工智能的升温，各地纷纷投入建设AI算力中心，但对数据存储的重视程度略显不足。浪潮信息存储产品线副总经理刘希猛表示，数据是AIGC大模型应用的核心，决定了机器学习算法的性能、泛化能力、应用效果，随着参数量和数据量的极速膨胀，数据的“存、管、用、传”正在关乎着AIGC产业发展。

　　具体而言，刘希猛表示，数据存储与管理一是要支撑基于海量多元异构数据的归集、标注、训练、推理和归档全生命周期管理；二是要承载AIGC数据训练推理时的高性能、低延时、大容量、易扩展、自由流动的严苛需求。“数据来源广，数据量大，数据访问不仅要大带宽，同时需要更高的IOPS和低时延，数据全生命周期高性价比保存也同样重要。”他说。

　　从存储产品看，存力能力体现为主存储、分布式存储、备份三类。从存力核心技术看，国外厂商在非易失性存储、QLC SSD等先进介质的研发，混合云、多云存储生态，AIGC专用存储系统等方面都发展较早，目前像浪潮信息等国内不少厂商也在加快布局发展。

　　浪潮分布式存储产品线总经理姜乐果介绍，AS15000G7平台基于其融合架构，面向AI大模型海量多源异构非结构化数据，支持文本、图片、音频、视频等多种类型数据存储，以文件、对象、大数据以及视频的存储方式进行并行访问，多协议实时互访互通和系统扁平扩展。而且数据访问过程中保持语义一致、性能无损，从而实现高效共享。

　　“基于业界对大模型训练的数据存储在性能、管理、融合和效率方面更极致的需求，AS15000G7平台，助力AIGC在金融、教育、医疗等领域突破海量多源数据存力瓶颈，加速释放数据价值。”姜乐果说。

　　“AI大模型的发展和应用，在给IT基础设施带来机遇的同时，也为数据存储带来了巨大的挑战。如何满足大模型对数据存储性能和容量的需求，需要存储系统以创新性的架构来迎接未来的挑战。”刘希猛表示，目前国内已发布的生成式AI模型超过了100个，在建设布局时应考虑到AI大模型对高性能AI服务器、高吞吐并行存储系统等需求，将数据中心的算力、全闪存储、混闪存储按照1:1:1比例建设，这样可实现整体投入最小化。