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AI大潮下,數據存儲如何從算力“附庸”躍升為“并跑者”

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【全球存儲觀察 | 科技熱點關注】



近年來,在國家“東數西算”的宏大棋盤上,內蒙古正憑借其獨特的區位、能源、氣候與政策優勢,崛起為“東數西算”的重要樞紐節點,正在全力打造全國的綠色算力保障基地和供給基地。

在這里,中國移動建成了全球運營商最大單體液冷智算中心,成千上萬的GPU算力日夜不息,為遠在京津冀的AI大模型應用與創新,源源不斷提供著澎湃動能。

于此,中國移動呼和浩特數據中心總經理王科峰表示,中國移動正在積極踐行“建設服務數智內蒙古,服務全國一盤棋”的使命,聚焦綠色、安全、高效、協同的數據中心建設任務,持續構建面向未來的AI算力基礎設施,實施中國移動從過去傳統運營商“+AI”范式向現在“AI+”新范式的戰略轉變。



同時,王科峰也指出:就算再快的算力,若沒有與之匹配的存儲系統,也難以發揮其全部效力。

一場關于存儲角色的轉型,正在算力基礎設施的核心地帶悄然發生。

算力范式加速變革,

存儲遭遇“四大壓力”挑戰

AI大模型的爆發,徹底重塑了算力基礎設施。通過與眾多行業企業的長期交流與合作,曙光存儲運營總監石靜對此有著深刻的認識,她認為計算架構已從CPU為主,轉向以GPU和AI加速卡為核心的的智算時代,存儲系統需要應對的挑戰發生了根本性改變,四大壓力不可忽視。



其一,規模之壓,極限挑戰。面對計算規模劇增的全新變化,千卡、萬卡集群意味著成千上萬個計算節點同時發起數據請求,對存儲的并發訪問能力提出前所未有的極限挑戰。

其二,數據之變,極高調度。面對數據海量與價值重生的新變化,AI訓練數據集規模動輒數百TB乃至PB級,且大模型讓曾經的“冷數據”開啟價值重生,變為“溫數據”甚至“熱數據”。數據需在訓練、推理、歸檔間智能流動,對跨協議、跨介質、跨設備的數據調度能力要求極高。

其三,性能之躍,極致體驗。面對性能要求出現指數級躍升的新變化,AI大模型時代的存儲性能,比傳統高性能計算有數倍提升。如在訓練階段,需超高帶寬喂飽GPU,避免高價GPU“空轉”等待數據。而在推理階段,則需千萬級IOPS與毫秒級極低延時,以滿足高并發用戶場景實際需求,從而保障用戶體驗。

其四,TCO之效,極省成本。面對TCO與效率平衡的新變化,需通過高密度、節能技術,在提供全閃高性能與混閃高性價比存儲資源的同時,有效控制總體建設與運營成本。

面對這四大壓力挑戰,存儲系統若不能進化,就將成為制約AI算力整體性能的短板。“任何高端芯片,沒有高效的存儲系統來支撐,再快的算力可能也發揮不出來效力。” 中國移動呼和浩特數據中心總經理王科峰如是說道,強大算力的背后,離不開先進存力作為AI基礎設施的底座,并實現協同加持。

國家關鍵樞紐的最佳實踐,

綠色智算再發現與存儲價值重塑

毋庸置疑,當前的中國算力基礎設施規模還在持續擴大。截至2025年6月,在用算力中心智算規模達788EFlops,算力中心平均PUE降至1.42。但算力發展仍面臨能耗與效率的權衡問題。

2025年10月23日,中國移動攜手曙光存儲舉辦“隨數而動,智存智用”活動,在“東數西算”北方樞紐的中國移動呼和浩特數據中心,通過實地探訪,我看到了應對這一系列挑戰的國家級方案。



這里規劃著11萬架機柜,目前已建成近3萬架,承載著近2萬P的算力,智能算力15600P,其中90%以上服務京津冀地區。更令人矚目的是其綠色指標:2025年園區PUE整體降至1.22,智算中心PUE更是低至1.15。據中國移動技術專家趙一帆透露,通過“綠色能源+高效制冷+智能調度”三重路徑,實現算力增長與碳排脫鉤。2025年100%綠電目標達成后,呼和浩特數據中心將成為全國首個全綠電智算樞紐,為“東數西算”提供低碳范本。

作為東數西算戰略的關鍵樞紐,中國移動呼和浩特數據中心不僅是中國移動“4+N+31+X”算力網絡中規模最大、技術最先進、保障最完備的中心節點,也是推動綠色低碳與智能計算融合發展的標志性工程。

但值得一提的是,規模的宏大與綠色的領先,并非故事的全部。

“我們去年建成了全球運營商單體最大的智算中心,國產化芯片占比達89%。”據王科峰介紹,在中國移動九天大模型和中石油昆侖大模型等訓練支撐中,讓大家深刻認識到,高效的存儲系統才是釋放算力潛力的關鍵。

這一認知來自最佳實踐的真知。“現在計算和訓練已不是決定最終效果的唯一天花板。”王科峰認為,有必要在存儲和計算的協同上進行深耕研究。

而今,中國已邁入AI驅動的智算時代,數據存儲系統的重要性愈發凸顯。AI時代存儲認知:抓住變化,才能抓住發展的關鍵。從傳統存儲到藍光歸檔,再到如今的高性能先進存力,中國移動在數據存儲與管理的演進中,完成了對存儲價值的戰略再定位。

從中,我們也不難發現,通過存算協同,進一步實現存儲價值重塑,這與智算中心綠色低碳發展趨勢也不謀而合。誠然,在中國移動呼和浩特智算中心的實踐中,曙光存儲技術不僅解決了“四大壓力”問題,更與中心的綠色發展理念深度契合。

借助曙光智能分層、加密去重等技術,存儲系統自身能耗顯著降低,與中國移動PUE綠色目標同頻共振。這種軟硬結合的優化,共同打造了規模與綠色智算協同發展的創新范式。

更重要的是,這套中國移動呼和浩特智算中心采用的存算協同方案,已轉化為實實在在的生產力,并成功支撐中國移動九天大模型、中石油昆侖大模型的訓練,還賦能了在政務、醫療、礦山等多個領域的150多項AI應用和40多項行業大模型落地。

與此同時,在存儲生態建設方面,中國移動呼和浩特智算中心與伙伴共同推動技術創新,打造了多個行業標桿案例,為產業發展提供了可借鑒的經驗。

數據存儲的進化與躍升,

從附庸到并跑的技術破局

從中國移動呼和浩特數據中心戰略定位,看AI存儲的時代價值,曙光存儲運營總監石靜分析認為,AI時代的存儲明顯面臨重大角色轉型。

面對智算中心的迫切需求,作為中國先進存力的引領者之一,曙光給出了答案:存儲不應再是計算的附庸者或陪同者,而必須成為并跑者。

這一地位的轉變,依托于曙光20多年自主存儲技術研發與行業實踐積淀的硬實力。從2009年國內首個單一容量16PB存儲系統,到2019年首個單一系統超100PB存儲系統,再到如今落地十幾個百PB級項目,服務多個國家級計算中心、智算中心、分布式計算節點,曙光存儲技術歷經了國家級工程的嚴苛檢驗。

在中國移動呼和浩特智算中心,曙光部署了總量逾60PB的存儲資源,包括全閃、混閃產品。而其核心,就是“3+5高效協同” 的技術體系,即在數據I/O路徑的三個層級上,融入五項加速技術,通過加速技術把本地不同層級的物理資源充分利用起來,把網絡優化到極致,實現存儲與計算的深度協同。

一方面,創新超級隧道技術,攻克時延瓶頸。

在存儲節點內部,曙光通過“超級隧道”技術,對CPU、內存、網卡和SSD進行硬件資源虛擬化與池化。將一個物理存儲節點劃分為數十甚至上百個獨立的虛擬系統,為每個數據I/O提供獨享的專用通道。這種資源隔離機制從根本上消除了干擾,將I/O時延降至最低,實現存儲系統的極致高性能。

二方面,聚焦近計算親應用,讓數據主動靠近GPU。

為解決數據搬運瓶頸,曙光構建了多層次緩存池如內存池、本地SSD池,推行“近計算”理念。通過智能調度數據流向,使數據能在內存處理就不下放到SSD,能在本地計算就不跨網絡訪問遠端存儲。這樣就可以將數據盡可能地保留在離GPU計算單元最近的地方,據測算可有效將I/O性能提升10-20倍,極大緩解了訓練和推理過程中GPU的“數據饑餓”問題。

三方面,強化智能運營與高可靠,保障大規模集群穩健運行。

現實中,運營中大型的算力中心,計費是首要的事情,得保證每個付費了的用戶能享受到對應的服務等級,因此在這里首先得提一下智能QoS。在多租戶的算力中心,曙光存儲通過文件系統與客戶端的精細QoS控制,確保為不同客戶提供的性能嚴格隔離、互不干擾,實現了服務等級協議的可量化、可售賣,為運營方創造增值。

與此同時,在面對數百、數千節點的大規模集群時,曙光存儲依托數十個百PB級項目的落地經驗,通過分而治之的策略,在集群快速拓撲、網絡通信穩定交付和分布式高并發處理上進行優化,將故障影響局部化,保障系統整體平穩。

不過,知己知彼,百戰不殆。通過智能分析工具預先洞察業務I/O模型,主動為計算平臺提供調優建議,引導其以最佳方式與存儲交互。從而,能夠為整體的AI訓練和業務調優做相關的指導。只有充分知道業務需要什么,存儲才能從并跑者變成計算的知己,共同將業務性能發揮到極致,從而真正實現存算深度協同。

小結:

算力與存力協同發展,

共拓智算時代的未來藍海

從內蒙古呼和浩特到全國,從“東數西算”到千行百業,AI的浪潮撲面而來,正以前所未有的力量重塑著一切。

AI大時代的發展勢不可擋,中國移動與曙光存儲在呼和浩特智算中心的實踐揭示了一個樸素而深刻的道理:真正的智能算力,從來都不只是芯片的峰值性能,而是計算、存儲、網絡深度融合的系統能力,以及高效的服務能力輸出。

當存儲完成了從幕后到臺前、從附庸到并跑的歷史性躍升,算力與存力協同發展的理念正式成為了打造全球運營商最大單體液冷智算中心的關鍵,于是,我們就更有了足夠的底氣,讓先進存力成為釋放算力潛能的關鍵引擎,攜手共拓智算時代的未來藍海。

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