AI大模型- 智算中心

技术难点

计算资源的需求： AI大模型通常需要大量的计算资源进行训练和推理，AI公司通常会租用智算中心一整套计算和存储资源来优化高额的硬件成本，但租用成本仍然昂贵。

存储资源的需求： 大模型的训练需要大量的数据支持，随着模型的迭代，存储的需求日益增加。

传输的安全性： 数据在公网间传输，数据可能有泄漏的安全风险

之前方案：AI公司与算力公司重复存储；先下载再使用

改进方案：AI公司与算力公司存储连通，统一管理，按需传输与访问，大大降低运营费用

客户端价值

异地数据统一管理：远通分布式存储系统通过将AI公司的本地存储和第三方智算中心的租用存储整合为统一的大存储池，实现了异地存储的统一管理。

降低智算中心租用成本：AI公司本地存储可以提供90%的存储空间，在智算中心只需租用10%的存储空间，大幅减少对智算中心资源的租用与依赖，从而降低成本。

协议互通减少拷贝：存储系统协议互通，数据直接写入共享目录，多部门终端可通过不同协议同时使用同一份数据，减少数据拷贝，提高大模型生产效率。

 AI大模型开发全流程采、标、训、推、归的计算资源和大数据存储

AI公司租用智算中心服务器，满足AI 模型开发全流程需求，费用昂贵，且对智算中心高度依赖。