Репортаж от Wedoany，В ходе Международной конференции по суперкомпьютерам (ISC High Performance 2026) старший архитектор распределённых систем хранения данных Huawei Чжэн Юн выступил с докладом, отметив, что ускоренное слияние технологий ИИ и высокопроизводительных вычислений (HPC) приводит к постоянному росту объёмов, разнообразия и мобильности научных данных. Инфраструктура данных становится ключевым двигателем раскрытия ценности данных и научных инноваций.
В настоящее время ИИ коренным образом меняет парадигму научных исследований. От помощи больших моделей в научной работе до инноваций, движимых интеллектуальными агентами, зависимость науки от данных постоянно усиливается, при этом данные демонстрируют тенденцию к мультимодальной интеграции и междоменному обмену. В то же время научно-исследовательские организации сталкиваются с двумя вызовами: во-первых, необходимость эффективного управления данными объёмом в петабайты и даже эксабайты, а во-вторых, ускорение инноваций на основе ИИ предъявляет более высокие требования к хранению данных, их управлению и возможностям обмена. В связи с этим Huawei разработала сквозное решение для инфраструктуры данных, ориентированное на сценарии слияния HPC и ИИ в научных исследованиях, чтобы помочь научным учреждениям раскрыть ценность данных и ускорить инновации.
Для управления научными данными Huawei представляет решение AI Data Lake, основанное на полностью флэш-распределённом хранилище OceanStor Pacific. Благодаря высокой ёмкостной плотности 11 ПБ/2U оно обеспечивает оптимальную совокупную стоимость владения (TCO) и позволяет хранить огромные объёмы данных. Решение интегрирует унифицированное пространство данных DME Omni-Dataverse, поддерживает мультимодальный и межсайтовый ввод данных в озеро в реальном времени, а также глобальную видимость и управляемость. Оно обладает возможностью поиска по миллиардам векторов с тысячами измерений за секунды, ускоряя сбор, анализ и предоставление высококачественных данных. В сочетании с открытым набором инструментов ИИ это решение дополнительно повышает эффективность управления неструктурированными данными, создавая основу для инноваций в области ИИ.
Для высокопроизводительных научных вычислений Huawei создала объединённую базу данных HPC+AI. В сценариях HPC и обучения ИИ интеллектуальная дисковая полка OceanDisk 1610 образует оптимальную основу для параллельных файловых систем, обеспечивая бесшовную интеграцию с файловыми системами, такими как BeeGFS и Lustre, предоставляя пропускную способность 220 ГБ/с и ёмкостную плотность 4 ПБ/2U, что позволяет эффективно подавать данные для обучения, одновременно снижая затраты на пространство и энергопотребление центров обработки данных. В сценариях вывода ИИ Huawei представляет платформу данных ИИ «3+1», объединяющую базу знаний, кэш KV Cache и базу памяти. Благодаря технологии управления данными памяти вывода UCM достигается точность поиска знаний более 95%. Для сверхмасштабных кластеров вывода Huawei выпускает контекстную память CMS (Context Memory Storage) и интеллектуальную дисковую полку OceanDisk 1800 на основе DPU, поддерживающие нативную семантику KV и прямой доступ xPU, создавая общий пул KV Cache объёмом в петабайты, что значительно повышает коэффициент попадания в кэш и снижает задержку первого токена на 90%, полностью повышая эффективность вывода.
В будущем Huawei продолжит уделять внимание инновациям в области хранения данных, управления данными и использования данных ИИ, помогая научным учреждениям по всему миру раскрывать ценность данных и ускорять научные инновации.
