今天小編分享的互聯網經驗：騰訊雲存儲面向AIGC全面更新，搭載自研存儲引擎，歡迎閲讀。
钛媒體 App 消息，4 月 8 日，騰訊雲宣布雲存儲解決方案面向 AIGC 場景全面更新，能夠針對 AI 大模型數據采集清洗、訓練、推理、數據治理全流程提供全面、高效的雲存儲支持。數據顯示，采用騰訊雲 AIGC 雲存儲解決方案，可将大模型的數據清洗和訓練效率均提升一倍，需要的時間縮短一半。
AI 大模型的研發生產流程，抽成數據采集與清洗、模型訓練、推理三大環節，各環節都涉及海量的數據處理。在數據采集與清洗環節，由于原始訓練數據規模海量，且來源多樣，對存儲技術提出了多協定支持、高性能、大帶寬的需求。
在數據清洗環節，大數據引擎需要快速地讀取并過濾出有效數據，COS 通過自研數據加速器 GooseFS 提升數據訪問性能，可實現高達數 TBps 的讀取帶寬，支撐計算高速運行，大大提升數據清洗效率。
在模型訓練環節，通常需要每 2-4 小時保存一次訓練成果，以便能在 GPU 故障時時能回滾，因此快速地讀寫 checkpoint（檢查點）檔案也成了能否高效利用算力資源、提高訓練效率的關鍵。
據介紹，騰訊雲 AIGC 雲存儲解決方案主要由對象存儲 COS、高性能并行檔案存儲 CFS Turbo、數據加速器 GooseFS 和數據萬象 CI 等產品組成，是國内首個實現存儲引擎全面自研的雲存儲解決方案。目前，已經有 80% 的頭部大模型企業選擇了騰訊雲 AIGC 雲存儲解決方案，包括百川智能、智譜、元象等明星大模型企業。
騰訊雲自研的分布式對象存儲引擎 YottaStore，支持任意多副本及糾删碼冗餘模式并存，在大幅提升可用性、可靠性及性能的同時大幅降低成本。基于 YottaStore，騰訊雲對象存儲服務 COS 作為統一的數據存儲池，支持單集群 1 萬台伺服器，單集群百 EB 級的存儲。
在數據清洗環節中，數據加速器 GooseFS 可根據數據的使用頻率，将數據智能存儲至内存、計算集群的本地盤、或可用區的全閃存儲集群等不同級别的緩存中，低成本縮短 IO 路徑，提升數據訪問性能。相比起從對象存儲 COS 中直接讀取，GooseFS 可以提供亞毫秒級的數據訪問延遲、百萬級的 IOPS 和 Tbps 級别的吞吐能力，有效提升數據清洗效率。
面向模型訓練場景的 CFS Turbo，則是目前業内唯一自研的并行檔案存儲系統。基于自研分布式高性能存儲引擎 Histor，CFS Turbo 底層通過自研用户态協定棧和 RDMA 等技術，減少數據的多次拷貝與虛拟化消耗，大幅降低了存儲時延、提升吞吐性能；在應用側，CFS Turbo 自研并行檔案傳輸協定，實現了多鏈路并行訪問，大大提升了吞吐效率。原來的檔案存儲受限于傳統 NFS 協定，單客户端只能單鏈路訪問，也導致吞吐存在性能瓶頸。
騰訊雲自主研發并行檔案存儲 CFS Turbo ，面向 AIGC 訓練場景的進行了專門優化，每秒總讀寫吞吐達到 TiB/s 級别，每秒元數據性能高達百萬 OPS，均為業界第一。3TB checkpoint 寫入時間從 10 分鍾，縮短至 10 秒内，使大模型訓練效率大幅提升。
大模型推理場景對數據安全與可追溯性提出更高要求。騰訊雲數據萬象 CI 為此提供圖片隐式水印、AIGC 内容審核、智能數據檢索 MetaInsight 等能力，為數據生產從 " 用户輸入——預處理——内容審核——版權保護——安全分發——信息檢索 " 業務全流程提供有力支撐，優化 AIGC 内容生產與管理模式，順應監管導向，拓寬存儲邊界。
此外，針對 AIGC 的 checkpoint 記錄、大視頻檔案讀寫、小圖片讀寫等場景，騰訊雲 CFS Turbo 還自研了分級緩存、自适應條帶化、分布式元數據的技術，大幅提升了 AIGC 場景下的讀寫性能。除了大模型企業以外，CFS Turbo 也被廣泛應用于自動駕駛與工業仿真場景，包括博世汽車、蔚來等自動駕駛廠商，上海電氣、深勢等仿真場景，墨鏡天合、追光等影視特效場景。
值得一提的是，該方案是騰訊雲自主研發的存儲引擎與自研技術，這也是國内目前唯一實現存儲引擎全面自研的雲存儲解決方案。
