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寻找AI大模型时代的存力破壁人:华为的行与思

2025-04-22 简体 HK SG TW

今天小编分享的科学经验:寻找AI大模型时代的存力破壁人:华为的行与思,欢迎阅读。

提到 AI 基石,人们普遍会想到计算硬體、大模型等,却容易忽略了一个关键的 AI 支柱——存力。

大模型的全周期,都离不开存力与算力的协同保障。比如 Pre-Training 预训练阶段,涉及 EB/PB 级海量数据的处理,频繁保存与读取 Checkpoint 檔案,对存储的带宽和吞吐量要求很高;Post-Training 后训练阶段,模型精调需要处理个性化数据,存储系统需应对频繁的 IO 操作。Inference 推理阶段,token 输出过慢会让用户长时间等待、体验差,而低延迟的实时数据传输,依赖于存储的并发访问能力。

算力突飞猛进而存力不足,两者的不协同,在一定程度上制约云数据中心的效率,也成为当前 AI 云亟需突破的一大难点。

这时候,迫切需要人才以代码为利器,为行业解难题。华为軟體精英挑战赛,正是这样一个复合型人才的练兵场。

华为軟體精英挑战赛是华为公司面向全球在校大学生举办的大型軟體编程竞赛,自 2015 年启动以来,已经成为全球高校学子展示軟體设计与编程实力、挑战技术巅峰的顶级舞台。

以 " 普朗克计划 " 为主题的 2025 第十一届华为軟體精英挑战赛,吸引了全球 800 多所高校、超 22000 名选手、超 4200 支队伍报名参赛。经过八大赛区区網域初赛、区網域复赛等环节的激烈角逐,共有 34 支队伍、92 名优秀选手成功晋级 4 月 19 日举办的全球总决赛。最终,粤港澳赛区来自南方科技大学和香港科技大学的 "Tom and Jerry" 队一举夺魁,赢得全球总冠军,独揽 20 万元奖金。

究竟什么赛题,能激发全球軟體人才的挑战兴趣呢?在大模型技术快速迭代的当下,华为今年赛题抽象自华为云存储真实业务难题:选手们需从行业案例中提炼数据分片、缓存预热、多協定互通等策略,结合算法创新,解决赛题中的存力瓶颈。

通过解题,年轻的参赛者们能直面来自大模型时代的存力挑战,亲历了从技术瓶颈发现、架构设计到商业应用的完整链条。

云存储在更新,人才在成长,华为在技术创新与人才培养上持续投入,为大模型强基、固本、培源。所以,从 2025 年华为軟體精英挑战赛,我们可以更深入地了解,大模型时代的底座、底气和底蕴。

不少开发者都提过:打完比赛之后,所写的代码就没什么用了,不能真的用技术为社会发光发热,这样的经历多来几次,就感觉参加比赛没什么意义。让一场比赛具有意义感,不浪费选手们的时间与期待,赛题必须鲜活,贴近现实,紧密结合行业前沿技术与实际应用,解决产业面临的真问题。

2025 华为软挑大赛中,华为云精心打造的赛题,就源自云存储的真实挑战。

AI 时代正在全业务流重塑对云存储的关键需求,云存储正在成为算力之外的第二生产力,具备海量数据承载能力、高性能存取效率与弹性扩展架构等优势,成为驱动 AI 训练效率提升、成本优化及多模态创新的基石。

但存算不协同,可能出现存储带宽无法支撑海量小檔案,比如百万级图文数据的传输,拖慢大模型的开发进程;存储系统无法及时将数据加载到 GPU,可能导致数千万元投资的 GPU 集群利用率不足,形成 " 内存墙 " 难题,产生巨额算力浪费。

所以,发展大模型,既需要算力的充沛保障,也要进一步更新存力。

为此,华为云率先进行了技术突破瓶頸,打造了面向 AI 场景推出的 AI-Native 智算存储解决方案,以 OBS 作为海量数据底座,提供大规模、高可靠性的数据存储解决方案,叠加华为云 SFS Turbo 缓存加速层,可以为 AI 应用提供高效的数据访问能力。

通过以存助算 / 强算 / 代算 / 补算,华为云存储为大模型构筑了强大的存力基石,提供了产业的真实实践。但创新之路永无止境,让存力最大化,仍有优化空间。

比如说 AI 训练环节,性能还可以进一步优化。针对海量小檔案高性能、低时延处理以及大模型训练 CheckPoint 快速存储与恢复的特殊需求,华为云在数据湖 OBS 之上,引入了高性能存储加速缓存层 SFS Turbo,为 AI 训练集群提供高性能数据读写能力,满足训练数据加载和故障恢复过程中 CheckPoint 机制的性能要求。然而,由于成本优化的需求,SFS Turbo 中的冷数据会被分级存储到 OBS 中。

如何实现 OBS 中数据向 SFS Turbo 的快速加载,是云存储面临的重要挑战,也对加速 AI 训练效率具有关键意义。

谁能来迎接这一前沿挑战?答案是具有创造力和极强工程能力的軟體人才。

多年以来,华为軟體精英挑战赛不断将校园里的天才构想,带入赛场,带入技术世界和产业世界,已成为具有人才培养与产学联动示范意义的重要赛事。2025 大赛沿用了自 2022 年发起的 " 普朗克计划 ",华为云 CTO 张宇昕表示," 华为軟體精英挑战赛以‘普朗克计划’为主题,希望越来越多像‘普朗克’一样的軟體人才站出来,开创新的技术方向,突破新的技术领網域 "。

年轻的軟體人才就在华为的赛场,与云存储完成了一场风云际会。

不少高校老师都反映说,AI 领網域,工业界具备大数据、算力、算法能力等优势,所以普遍走得比学术界更快。老师们自己还没搞懂,学校买不到 GPU 算卡,导致当前的人才培养模式,很难满足 AI 时代的人才需求。于是,一些由企业举办的产业赛事便成为人才实操的主要阵地。

而华为軟體精英挑战赛,更紧密地实现了学术界与工业界的对接。大赛每届赛题都源于华为探索世界领先技术中遇到的真实业务难题,同时紧密结合行业前沿技术,本届大赛也不例外。在大模型时代,该比赛与其他产业赛事呈现出明显的差异:

首先是现实性强。大赛赛题高度还原了真实业务挑战,让选手们解答现实难题,而非纸上谈兵。比如本届大赛就聚焦于开发一个存储服务的控制系统,旨在通过减少硬碟数据碎片化程度,提升系统整体效率,并依据存储系统的整体性能来评定最终得分。选手们能感受到,存力问题直接关系到大模型效率与成本问题,是当下全社会各行业都关心的,避免纯解题过于悬浮、与现实脱节,攻克这类难题能真的推动产业进步,带给选手们满满的成就感。

同时挑战难度大。本届大赛的选手们需要根据题目提供的对象标签、对象大小等信息,将具有相似特征的对象尽可能聚合写入,降低硬碟上数据的碎片化程度。在读取时,选手需要合理规划磁头的动作,提高系统读取对象的效率。这一赛题非常考验选手们的算法设计和工程能力,也让选手们通过比赛能够真正得到提升,有所收获。

本届大赛还与时俱进,鼓励各位选手使用包括 DeepSeek 在内的市面上所有的 LLM,将 AI 能力融入参赛作品中,增强作品的深度和创新性,不仅能充分激发选手们的创造性思维,还能让高校学生不用担心算力资源限制,上手实战最新的 AI 大模型,达到以赛促学、以赛促用的效果。

此外,本届大赛也十分关注华为根技术的生态发展,年轻人才加速涌入,可以增强軟體生态的韧性,应对全球科技博弈的不确定挑战。

为了让更多开发者学习和使用华为根技术,华为开发者空间为每位参赛选手准备了一台云主机、一套开发工具及云上存储空间,让开发者基于华为根生态创新。华为云为选手提供从工具到生态的全方位支持。

这些都是其他产业赛事很少具备的生态资源,也让华为軟體精英挑战赛作为国产軟體生态壮大的一支有生力量,几乎无可替代。

正是这些特征,让本届华为軟體精英挑战赛,成为年轻人才在大模型时代快速成长起来的绝佳舞台。而选手们以代码为利器的存力攻坚战,也为 AI 云存储淬炼了一些优秀算法。

在云存储与 AI 算力深度融合的大模型时代,华为軟體精英挑战赛以极具前瞻性的赛题设计,揭示了云存储作为数字底座对智能时代的基础性价值,更通过华为云在真实场景下的技术攻坚,展现了根技术带动产业链更新的火车头作用。

为什么是华为来做这件事?更深一步挖掘原因,会发现在技术创新、人才培养、研发投入,华为做了很多。

技术角度,华为在产业数智化和数智产业化方面,做了大量探索和实践,可以从自身业务中凝练出更具挑战性的赛题,让人才站在巨人肩膀上去探索更前沿的命题,创新领先一步。

人才角度,人才培养是华为一直在做的事情,华为将多年来在 ICT 行业中积累的人才培养标准贡献出来,联合教育主管部门、大專院校、教育机构和合作伙伴等各方生态角色,通过建设人才联盟、融入人才标准等,强化国产化开发生态,同时也通过举办产业赛事,全力支持年轻人不设限地发挥创造力。

投入方面,华为毫不吝啬,坚持每年将 10% 以上的销售收入投入研究与开发,近十年累计投入的研发费用超过人民币 12490 亿元,2024 年研发投入达到 1797 亿元人民币,约占全年收入的 20.8%。

更务实一点来看,开发者想要参与到 AI 大模型的科创浪潮中,AI 云服务灵活弹性、按需付费等特点,让云平台对开发者的吸引力与日俱增。华为云重度参与到比赛当中,不仅有助于提高自身的产品竞争力,也进一步壮大了华为根生态,成为华为的人才蓄水池,目前已经有超 2000 名軟體精英通过大赛加入华为。

华为云 CTO 张宇昕在颁奖总结致辞中表示,希望通过大赛找到一群志同道合的人,与华为一起攀登技术高峰,用軟體技术推动科技进步。

这种科技与人才互为表里的底蕴,是华为引领智能时代变革的核心竞争力。

通过一场大赛,为存力强基,为人才固本,为根技术生态培源。年轻人才和元创新,得以源源不断地生长起来,这正是中国屹立于大模型时代的根源力量。

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