德国HBM传感器HLCB1C3/2.2t
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跃峰指出，首先，数据准备时间长，数据来源分散，归集慢，预处理百TB数据需10天左右；其次，多模态大模型以海量文本、图片为训练集，当前海量小文件的加载速度不足100MB/s，训练集加载效率低；第三，大模型参数频繁调优，训练平台不稳定，平均约2天出现一次训练中断，需要Checkpoint机制恢复训练，故障恢复耗时超过一天；最后，大模型实施门槛高，系统搭建繁杂，资源调度难，GPU资源利用率通常不到40%。
在7月14日的发布会上，华为顺应大模型时代AI发展趋势，针对不同行业、不同场景大模型应用，推出OceanStor A310深度学习数据湖存储与FusionCube A3000训/推超融合一体机。
周跃峰介绍，OceanStor A310为智能数据而生，可以实现从数据归集、预处理到模型训练、推理整个的存储支撑的工作。OceanStor A310支持96闪存盘，带宽达到400G/秒。也就是说，每秒钟可以传200多部高清的电影。IOPS达到1200万，最高支持4096个节点的横向扩展。而通过近存计算实现近数据预处理，减少数据搬移，预处理效率提升30 %。
