2023金融领域先进AI存力报告

大模型时代下金融行业的先进存力挑战与解决方案

引言

大模型时代，金融行业在AI领域扮演着领军角色，重视大模型的自主能力建设。然而，大模型的快速演进带来了对先进存力的迫切需求，这成为了一道难题。

主要挑战与需求

1. 算力“木桶效应”：大模型的算力需求呈指数级增长，传统算力供给方式面临挑战，需要向先进算力升级。
2. 存力的重要性凸显：存力是支撑大模型的基石，但其重要性常被忽视，存在性能瓶颈。
3. 金融行业挑战：金融行业需要构建可用、可信、可控的AI先进存力，确保数据存储与处理的高效、安全和成本可控。

解决方案：京东云云海分布式存储系统

1. 产品介绍：京东云云海分布式存储系统是京东自主研发的存储平台，支持多种存储服务，包括块存储、文件存储、并行文件存储、对象存储和大数据存储。
2. 性能与兼容性：云海系统采用全自研引擎，提供高性能、强兼容性，支持多种协议访问，适合大模型场景的存算分离需求。
3. 信创适配：云海系统兼容国产软硬件，满足金融行业信创要求，提供自主可控的技术支持。
4. 成本优化：通过EC存储策略、低TCO设计和对低成本存储硬件的支持，实现存储成本的有效控制。
5. 案例分享：
   • 某国有大行利用云海存储提升大模型训练效率，通过优化数据处理流程、增强数据共享和加速性能，显著提高了大模型的运行效率。
   • 某券商采用云海存储搭建统一云原生存储架构，支持其业务模式的“小微化、高频化”，通过兼容多种存储接口和优化性能，有效支撑了业务系统的快速变更与扩展。

结论

面对大模型时代对先进存力的挑战，金融机构应采取前瞻性规划，统筹计算力、存力与网络的协同发展，利用如京东云云海分布式存储系统等先进解决方案，构建高效、可靠、成本可控的AI存力环境，以支持大模型的落地与应用，推动金融行业数字化转型的深入发展。