但ChatGPT的成功，除开融合Transformer等几种人工智能应用以外，基础设施建设高效率支撑点也有目共睹：如何有效存放和处理大量多元化数据，如何做到数据全生命周期数据化管理，如何给AI大模型选择适宜的数据精密度…

AI相关工作的负荷不同于以往一切处理后的IT负荷，具备一个全新的特性，它应对的是大量的非结构化数据数据集，必须非常高的任意访问特性，极低延迟及其规模性存储量。

虽然AI时刻都在促进存放发展趋势，不过想要进一步激话存放发展潜力，仍然需要处理AI场景中，存放非常容易面临的难题。

那样AI对存放给出了如何的考验？

大量非结构化数据数据存放

AI业务上除了少数需求场景主要是针对结构型数据展开分析外（比如消费明细、交易明细等风险管控、趋势分析情景），大部分情景需要解决的是非结构化数据数据，比如图像识别技术、语音识别技术、无人驾驶等，这种情景通常采用的是深度学习的优化算法，务必依靠大量图片、视频语音、视频内容键入。

数据共享访问，对数据访问插口有一定要求

好几个AI计算节点必须共享访问数据。因为AI架构设计需要用到到大规模计算集群（GPU网络服务器），集群式里的网络服务器访问的数据来源于一个统一的数据源，即一个共享的内存空间。能够实现共享访问的一般有阿里云oss和文档存储。从AI应用框架的角度来看，文档插口是很友善的存放访问方法。

读多读少

AI数据特征是读多读少，规定高吞吐、低延迟。深度神经网络全过程练习中，必须对数据进行练习，以视觉识别系统为例子，这需要载入数百万张，乃至上亿张图片，对于图片应用神经网络、ResNet 等优化算法，形成识别实体模型。

进行一轮锻炼后，为了降低图片键入次序相关性对练习结论造成的影响，会把文档顺序弄乱以后，重新加载，练习好几个轮数（每一个轮数称作epoch）。这也就意味着每一个 epoch 都要依据一个新的次序载入数百万、上亿张图片。图片的读写速度，即延迟，对进行练习全过程时间长短会导致很大的影响。

“磨刀不误砍柴工，工欲善其事”，若想发挥其AI人工智能技术较大杀伤力，处理存放考验就成为其搭建强有力IT基础设施建设的重要一环。

有什么数据存储服务器，能够满足之上AI广泛应用的需要呢？

百代OSS国内新一代可靠分布式存储——AI浪潮下的国产独立数据存储服务器

百代企业的OSS可靠分布式存储是一款具有完全专利权且安全自主可控的国产数据分布式存储，完成存放 运用的生态模式，包括存放OS、手机端、手机客户端与服务。

百代OSS所具有的几个特点十分切合AI运用的综合性要求。

最先百代OSS选用大中型系统软件微型化构建构思，适用分布式系统结合存放，并具备高拓展水平、很高的可靠性等优点，可以很好解决AI大量数据所带来的诸多考验。

第一大特点多元融合

百代OSS分布式系统结合存放第一个极为重要的特点就是多元融合，融进大数据协议书，运用协议书结合免除数据拷贝，让数据解决效率大幅度提高，达到AI运用的解决要求。

第二大特点智能化灵巧

尽管现阶段数据量可燃性增长，可是被用于讲解的数据量仍然不大。有关数据表明，已获得数据平均用户粘性仅是2%，很多数据从未被剖析和运用，百代OSS分布式系统结合存放可以即时、智能化地解决数据，满足不同AI运用所带来的性能测试方案。

第三大特点数据安全性

伴随着AI运用迈向普及化，各种各样安全隐患也会跟着曝露，做为数据最后一道防线，百代OSS数据维护水平强劲，好几个备份数据终点 包含当地或外地 NAS、网络服务器、云计算平台、私有云存储等。

灵便排程表，将备份数据任务计划程序为每日或每星期自动运行；可用云端存储，挑选云端存储或云阿里云oss做为备份数据终点。

适用各个系统平台上的备份数据特别是在对于 Windows；不但适用文件存储及一键恢复，还提供了操作系统的备份与还原，且可以灵活对每一个备份数据连接点开展修复；私有云存储数据维护平台通过持续积极主动的数据备份数据，将关键数据备份数据至存放。

第四大特点性能卓越、高端、性价比

选用更加好的系统配置和工业产品设计，保证系统有着优良抗振动、排热和设备可靠性。自小核 CPU 到大核到分布式系统，为顾客不一样的项目给予多元化的硬件配置挑选。

合理价格，高档用料和质量，确保产品的高性价比。

健全、实用的 虚拟化技术专用工具，不仅有轻巧的容器化运用，也是有完整的vm虚拟机管理体系，巨大节省了客户的硬件成本费。灵活运用百代OSS完备的存储网络体系结构，分布式存储虚拟化技术真正实现器皿、host、本地连接里设备及外网地址对里网络的访问和数据共享。

结语

也许难以预知未来的存储系统到底是怎样的，但我们可以毫无疑问的是，将来AI将继续推动存放发展趋势。

我希望百代OSS可以提供有关AI业务流程对存放实际需要的分析和洞悉，帮助企业落地式AI业务流程，给予AI高端存储的改进方案。