人工智能发展得太快了！ 当人们还没有完全体会到文盛温和文盛图大模型带来的巨大便利时，OpenAI SORA就来了！ 它的诞生标志着AI模型开始进入一个更加“先进”的文盛**时代！ 现在，有了SORA模型，任何人都可以简单地输入简单的文本，以产生详细的、具有视觉吸引力的**。
可以预见，大量文盛机型将迅速推出，势必会极大地推动影视、广告、传媒、短片等行业的快速发展。 同时，海量的非结构化数据也将以更快的速度增长，这对存储系统提出了更高的要求和挑战。
除了对算力的巨大需求外，AI对存储能力的需求也非常高。 AI对存储的“刚性要求”是什么？
训练数据存储AI模型的训练通常需要大量的数据，包括图像、文本、音频、**等各种类型的数据。 这些数据需要存储空间来保存和在预处理、特征提取和模型训练期间读取。
模型参数存储：深度学习等AI模型的参数规模往往非常大，GPT等大型语言模型的参数数量可以达到数十亿甚至数千亿。 训练好的模型参数需要长期存储，以备后续使用或进一步优化。
存储中间结果：训练过程中产生的中间结果、日志信息、版本迭代记录也会占用存储空间。
高速接入要求AI训练对IO性能要求很高，尤其是对于那些大规模并行计算任务，高效的分布式存储系统是必不可少的，可以快速读写大量数据，提高训练效率。
实时 近乎实时的数据处理在AI推理阶段，特别是对于实时或近乎实时的AI应用，如智能安防监控、自动驾驶等，需要快速存储和处理源源不断的新数据流。
人工智能的发展推动了对高容量、高性能存储技术的需求，包括 SSD、分布式文件系统、对象存储服务和其他存储解决方案。 同时，也推动了存储架构的创新，比如使用缓存加速和分层数据存储来满足不同级别的存储需求。
针对AI的存储需求，昆腾已经做好了完美的布局，推出了Myriad、Stornext和ActiveScale存储系统的“三驾马车”。
昆腾的 Myriad 全闪存横向扩展文件和对象存储平台
Quantum Myriad 是一款专为现代数据中心和 AI 工作负载而设计的高性能存储解决方案。 这款全闪存存储平台强调其速度、可扩展性和与硬件无关的设计，可满足数据密集型工作负载的需求，尤其是涉及 AI 模型存储、训练数据管理和高性能计算用例的工作负载。
全闪存设计Myriad平台专为闪存驱动器而设计，利用闪存技术的高性能和低延迟，使其成为现代企业非结构化数据存储需求的理想选择**。
横向扩展体系结构：无共享可扩展架构意味着系统可以随着数据的增长而水平扩展，而不会牺牲性能，延迟极低。
多协议支持客户端组件包括对 NFS（网络文件系统）、SMB（服务器消息块，即 Windows 文件共享协议）、S3 对象存储协议的支持，以及可能的专有服务和 GPU 直接连接服务，以满足不同的数据访问需求。
文件和对象存储融合：既作为文件系统运行，又作为对象存储平台运行，支持混合工作负载，并促进对不同类型数据的统一管理和访问。
数据服务层功能丰富：支持内联重复数据删除和压缩，减少存储空间消耗; 提供快照和克隆功能以加快备份和恢复操作; 此外，AI ML 数据处理经过优化，可加速机器学习和深度学习模型的训练。
Kubernetes 编排通过采用 Kubernetes 容器编排技术，Myriad 的微服务架构可以实现更好的资源分配和故障恢复，进一步降低时延，提高系统的并发处理能力。
高性能和低延迟：基于闪存和RDMA（远程直接内存访问）技术，即使在高负载下也能保持高水平的IO性能。
昆腾 StorNext 共享存储文件系统
昆腾 StorNext 是一个高度可扩展的共享存储文件系统和数据管理平台，以其卓越的性能、大数据传输速度和整合多种存储介质的能力而闻名，尤其是在 ** 和娱乐行业。 StorNext 具有一些关键功能，使其成为支持 AI 应用程序需求的有效方式。
高性能存储： AI 工作负载，尤其是深度学习和机器学习训练，需要快速、持续地大规模访问数据。 StorNext 提供的高速文件系统和数据迁移能力保证了训练数据的高效流动，从而缩短了训练周期。
数据管理和分层存储：StorNext 支持数据生命周期管理，可根据数据的重要性、频率和成本，自动在不同层存储介质之间迁移数据，有助于优化从原始数据引入和预处理到模型训练再到 AI 项目模型部署的整个过程的成本效益。
云集成StorNext 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等公有云服务集成，使用户可以轻松地在云中大规模存储和处理数据，这对于使用云计算资源的 AI 训练和分析特别有用。
大规模数据处理能力AI 应用程序通常涉及处理 PB 级和 EB 级的非结构化数据，而 StorNext 能够管理和处理此级别的数据量，以确保数据完整性和可用性。
跨平台支持得益于 Stornext 的 POSIX 兼容性和广泛的 API 支持，它可以与各种操作系统和应用程序环境无缝连接，使 AI 开发人员可以轻松地在不同的 AI 框架下工作。
昆腾 ActiveScale 对象存储系统
昆腾 ActiveScale 是一个高度可扩展的对象存储系统，用于存储和管理大量非结构化数据。 对于AI工作负载，昆腾ActiveScale主要体现在以下几个方面：
大规模数据存储人工智能和机器学习项目通常涉及大量数据的收集、存储和处理。 ActiveScale提供基于对象的存储架构，可以轻松扩展到EB级，以满足AI训练所需的大规模数据存储需求。
构建数据湖ActiveScale作为数据湖的基础设施，可以集中存储各种非结构化数据，如图像和日志文件，这些都是AI模型训练的重要输入。
数据分析友好通过与Hadoop、Spark等大数据处理框架集成，ActiveScale可以支持AI相关的数据预处理和特征提取，简化AI开发过程中的数据准备。
高性价比ActiveScale通过结合磁盘、磁带等低成本存储介质的分层存储策略，实现对冷热数据的高性价比管理，帮助企业在控制成本的同时应对AI应用带来的巨大存储压力。
API 集成ActiveScale支持S3接口和其他标准API，可以轻松与各种AI开发平台和服务集成，使数据可以直接流入AI训练管道。