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浙江聯(lián)通打造 AI 敏感數(shù)據(jù)“本地存儲,異地訓練”算力網(wǎng)絡服務新模式

2024年12月24日 19:48  CCTIME飛象網(wǎng)  

12月23日,由中國信息通信研究院主辦,以“打造超彈性無損智算IP廣域網(wǎng),加速邁向智能時代”為主題的智算IP廣域網(wǎng)產(chǎn)業(yè)交流會在北京成功舉辦。會上,浙江聯(lián)通建設發(fā)展部總經(jīng)理湯瀅琪受邀發(fā)表了《打造高通量、高性能、高智能算網(wǎng)一體的算力智聯(lián)網(wǎng),探索存算拉遠服務新模式》的主題演講,深入分享了浙江聯(lián)通在算力智聯(lián)網(wǎng)AINet建設方面的階段性創(chuàng)新成果及實踐經(jīng)驗。

湯瀅琪介紹到,當前AI智算需求旺盛,海量樣本數(shù)據(jù)處理過程中存在兩大挑戰(zhàn):一是數(shù)據(jù)多存儲于企業(yè)端,部分安全性要求較高的數(shù)據(jù)不便外遷;二是樣本數(shù)據(jù)量激增,AI智算中心在具備強大算力的同時,還需額外配備存儲資源,顯著提升了建設成本。

針對上述挑戰(zhàn),業(yè)內(nèi)對實現(xiàn)“存算分離拉遠、樣本隨訓隨拉”的需求迫切。存算分離技術是指將存儲數(shù)據(jù)的倉庫和對數(shù)據(jù)進行計算的加工廠獨立開來,在訓練時遠端存儲設備中的樣本數(shù)據(jù)通過廣域網(wǎng),直接被傳送到智算中心的智算服務器內(nèi)存中進行計算,而不需要先存儲到本地的磁盤里再進行處理,可以有效保證用戶數(shù)據(jù)的安全性和一致性。

湯瀅琪接著分享到,在聯(lián)通服裝制造軍團“衣瞳行業(yè)模型”訓練場景中,原始數(shù)據(jù)主要基于服裝多模態(tài)數(shù)據(jù),服裝生產(chǎn)廠家使用“衣瞳行業(yè)模型”可實現(xiàn)實時檢測,但是很多服裝廠家的服裝數(shù)據(jù)需要產(chǎn)權(quán)保護不愿公開,而基于存算分離的創(chuàng)新訓練模式,剛好完美契合了用戶需求。

針對這種AI敏感數(shù)據(jù)的本地存儲異地訓練的場景,浙江聯(lián)通提出了創(chuàng)新的業(yè)務模式;谥袊(lián)通全新的算力智聯(lián)網(wǎng)AINet,依托“網(wǎng)絡+平臺”兩大基礎底座和高通量、高性能、高智能的“三高”核心能力,同時采用華為下一代路由器系列產(chǎn)品,浙江聯(lián)通成功在杭州與金華兩地間實施了業(yè)界首次30TB樣本數(shù)據(jù)的跨200公里存算分離拉遠訓練,經(jīng)過實際測算,訓練效率高達97%。本次存算拉遠測試項目取得的主要創(chuàng)新成果包括:

首先,以跨地市AI大模型訓練能力創(chuàng)新重構(gòu)智算訓練模式。傳統(tǒng)的智算集中訓練模式,需要用戶將樣本上傳到智算中心進行落盤訓練,但是部分用戶對隱私樣本落盤存在安全顧慮。浙江聯(lián)通通過IP廣域無損方案,實現(xiàn)了杭州存、金華訓的“數(shù)據(jù)不落盤”拉遠訓練,以算網(wǎng)協(xié)同的能力,為企業(yè)用戶隱私樣本訓練探索出了一條新路。

其次,樣本數(shù)據(jù)總量達30TB,傳輸距離超200公里,計算拉遠效率大于97%。通過聯(lián)通服裝制造軍團“衣瞳行業(yè)模型”的AI訓練存算分離現(xiàn)網(wǎng)測試。充分驗證了針對AI訓練業(yè)務存算拉遠的技術可行性,未來有相關數(shù)據(jù)敏感業(yè)務需求的用戶可通過運營商算力服務,完成隱私樣本不出園區(qū)的拉遠訓練,實現(xiàn)成本與安全的最佳平衡。

最后,湯瀅琪表示,浙江聯(lián)通將繼續(xù)深化數(shù)字融合戰(zhàn)略,持續(xù)推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,特別是打造“高通量、高性能、高智能”的算力智聯(lián)網(wǎng)AINet,積極探索彈性帶寬、任務式服務、數(shù)據(jù)快遞、無損傳輸?shù)葎?chuàng)新服務模式。通過這些創(chuàng)新服務模式,賦能千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級,為構(gòu)建AI智能時代的新生態(tài)貢獻力量。

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