近期，英伟达在COMPUTEX 2024上发布GPU、CPU、NVlink、NIC网卡以及交换芯片的技术路线。业内人士认为，从这次发布会看，英伟达已将重心放在优化性能上。尤其是最为基础的数据存储与处理方面，还有较大空间。
事实上，从ChatGPT到Sora，再到当前国内众多实力出众的大模型，一次次刷新人们对人工智能和大模型的认知。但是大家也看到，大模型参数指数级的增长，正在前所未有地考验着传统的数据底座。
01数据存储容量和性能须双过硬作为支撑大模型的底座“三大件”——算力、网络、存储，在这种海量数据面前，也在被迫加快迭代的速度。例如在算力方面，英伟达用了两年的时间就将GPU从H100升级到了H200，让模型的训练性能提升了5倍。在网络方面，从之前的25G升级到现在的200G，网络带宽提升了6倍，随着RDMA大规模的应用，网络延迟也降低了60%。华为也在最近悬红200万，存储技术、新型数据底座两大方向寻求突破。
尤其在数据储存方面，容量和性能必须双双过硬。因为一方面，大模型储存单元需要能够承载海量数据；另一方面，存储性能必须跟上计算资源——避免因为数据传输瓶颈造成高昂计算资源的浪费，或是吞吐量瓶颈导致更长的训练时间。
02世界硬盘助力大模型奔赴山海在这方面，基于web3.0的分布式存储或许提供了一种鱼和熊掌兼得的新方案。例如永旗（北京）科技有限公司（以下简称“永旗科技”）基于Web3.0分布式存储技术打造的“世界硬盘”，突破不可能三角，将单链单通道稳定在了20万TPS，200万QPS，并行模式理论上无上限，打破了区块链的性能瓶颈，在数据容量和性能上大幅领先于传统的数据存储。
另外在性能上，世界硬盘基于内容寻址的资源快速定位，访问速度更快，可在就近节点获取被验证的可信的数据。同时可实现多节点验证后同时传输数据，效率更高。
可以说“世界硬盘”这种新一代碎片化存储产品，为大规模数字化发展，提供安全、高效、低廉的数据存储技术服务，可以助力大模型发展甩掉传统数据存储中的各种包袱，奔赴山海。
