DeepSeek “低算力成本、強(qiáng)推理能力、開(kāi)源模型”三大招式打下來(lái)給 AI 行業(yè)帶來(lái)的這場(chǎng)轟動(dòng)，也將對(duì) AI 技術(shù)的發(fā)展方向和相關(guān)行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。AI 基礎(chǔ)設(shè)施的存儲(chǔ)側(cè)需求將被 DeepSeek 掀起的這場(chǎng) AI 風(fēng)暴重塑，企業(yè)需要調(diào)整其存儲(chǔ)戰(zhàn)略以應(yīng)對(duì)這些變化。

高性能存儲(chǔ)視角解析

DeepSeek 爆火的底層邏輯

• DeepSeek 推動(dòng) AI 配置成本降低，但其本身訓(xùn)練和推理及 AI 應(yīng)用仍離不開(kāi)高性能存儲(chǔ)DeepSeek 通過(guò)算法優(yōu)化和硬件適配技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了軟硬件的高效運(yùn)行，大幅降低了 AI 模型的訓(xùn)練和推理成本。然而，盡管配置成本降低了，DeepSeek 本身大模型訓(xùn)練和推理仍然離不開(kāi)高性能存儲(chǔ)。以?DeepSeek 為代表的大模型訓(xùn)練仍然需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，要求極高的 I/O吞吐量和低延遲，數(shù)據(jù)的快速傳輸、高效讀寫(xiě)都需要高性能存儲(chǔ)的支撐。而模型推理同樣需要高性能存儲(chǔ)的高效數(shù)據(jù)處理能力來(lái)保障其應(yīng)用的流暢性。

• 推理算力需求激增，推動(dòng)存儲(chǔ)在推理側(cè)進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化DeepSeek 利用上下文緩存等技術(shù)顯著降低推理成本，推動(dòng) AI 模型的應(yīng)用廣泛落地，從而拉動(dòng)推理算力需求快速增長(zhǎng)。AI 存儲(chǔ)需要針對(duì)推理階段業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，如推理緩存優(yōu)化、快速模型加載、高并發(fā)推理訪問(wèn)、實(shí)時(shí)的推理結(jié)果響應(yīng)等，以滿足高效推理業(yè)務(wù)需求。
• 效能成本雙重突圍，高效能 AI 存儲(chǔ)重構(gòu)企業(yè) AI 競(jìng)爭(zhēng)力DeepSeek 證明了即使在有限的算力條件下，也能夠?qū)崿F(xiàn)高效的模型訓(xùn)練。這會(huì)促使企業(yè)在進(jìn)行算力基礎(chǔ)設(shè)施投資時(shí)，將不再一味追求硬件堆疊，而是更注重算力的利用效率和成本效益。同樣，存儲(chǔ)作為算力基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要組成部分，用戶也會(huì)更傾向于高效能的專業(yè) AI 存儲(chǔ)解決方案，在保證性能的同時(shí)，降低能耗和成本，提高整體效益。

DeepSeek + 焱融存儲(chǔ)

重構(gòu)企業(yè) AI 核心競(jìng)爭(zhēng)力DeepSeek 橫空出世，成為 AI 大模型的新范式。在 AI 智能革命加速演進(jìn)的當(dāng)下，計(jì)算效率的突破在模型算法優(yōu)化和芯片進(jìn)化之外，還需要數(shù)據(jù)存力的協(xié)同創(chuàng)新。AI 訓(xùn)練與推理過(guò)程中高頻次的海量數(shù)據(jù)讀取與處理需求，要求高性能計(jì)算集群必須與同等級(jí)別的存儲(chǔ)系統(tǒng)深度協(xié)同，才能充分釋放算力效能。焱融科技作為國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的 AI 存儲(chǔ)廠商，始終緊跟時(shí)代步伐，持續(xù)創(chuàng)新，為 AI、智算及各行業(yè)用戶提供符合 AI 時(shí)代趨勢(shì)的高性能存儲(chǔ)方案。

• 推理加速：持久化緩存 + SSD加速 + 高性能網(wǎng)絡(luò) 實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)推理體驗(yàn)在推理方面，DeepSeek 通過(guò)智能緩存技術(shù)大幅降低了 Token 生成成本，而焱融科技的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)能夠高效地提供這種持久化緩存，確保常用上下文信息的快速讀取，進(jìn)一步優(yōu)化了 Token 生成的效率和成本。在延遲和吞吐量方面，焱融存儲(chǔ)的高性能存儲(chǔ)解決方案與 DeepSeek 的技術(shù)需求不謀而合。焱融存儲(chǔ)通過(guò) NVMe SSD 加速和高性能網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了微秒級(jí)推理延遲，顯著提升了 Token 處理速度。這不僅減少了計(jì)算資源的占用，還支持更多并發(fā)用戶的訪問(wèn)，優(yōu)化了業(yè)務(wù)成本，提升 AI 應(yīng)用響應(yīng)實(shí)時(shí)性。此外，焱融存儲(chǔ)的 PB 級(jí)擴(kuò)展能力為 DeepSeek 在大規(guī)模推理模型部署上提供了強(qiáng)有力的支撐。它使 DeepSeek 能夠在維持 DRAM 級(jí)別高性能的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)成本可控的 AI 應(yīng)用擴(kuò)展。這種架構(gòu)的融合，打破了傳統(tǒng)推理架構(gòu)的成本瓶頸，使企業(yè)能夠以更低的成本實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用的擴(kuò)展，同時(shí)保持高效精準(zhǔn)的推理能力，全面降低了推理架構(gòu)的整體成本。
• 效能為王：專業(yè) AI 存儲(chǔ)打造“高性能-低成本”雙優(yōu)方案焱融科技持續(xù)針對(duì) AI 模型訓(xùn)練和推理進(jìn)行存儲(chǔ)性能優(yōu)化，充分釋放 GPU 計(jì)算潛能。公司最新推出的 AI 存儲(chǔ)產(chǎn)品——焱融追光 F9000X，率先支持 NVIDIA NDR 400 InfiniBand 及 400GbE RoCE 高速網(wǎng)絡(luò)，3 節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)集群性能達(dá)到 480GBps 帶寬和 750 萬(wàn)?IOPS，重新定義數(shù)據(jù)傳輸?shù)臉O致體驗(yàn)。國(guó)際 AI 測(cè)評(píng) MLPerf Storage v1.0 測(cè)評(píng)結(jié)果顯示，F(xiàn)9000X 在帶寬、模擬 GPU 數(shù)量以及 GPU 利用率等關(guān)鍵性能指標(biāo)上充分滿足 AI 訓(xùn)推的高標(biāo)準(zhǔn)要求。此外，焱融存儲(chǔ)與 DeepSeek 在產(chǎn)品設(shè)計(jì)理念上高度契合，不僅追求性能的持續(xù)突破，也深切關(guān)注 AI 模型廠商及 AI 應(yīng)用用戶的成本效益優(yōu)化。焱融全閃存儲(chǔ)將每 GB/s 和每 IOPS 的成本分別降低了 75% 和 30%，能耗降低 40%，空間占用節(jié)省 50%，打造高效能、綠色低碳的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施，助力用戶每年節(jié)省千萬(wàn)級(jí)算力成本。

眾多企業(yè)紛紛接入 DeepSeek，再疊加焱融存儲(chǔ)，可將 DeepSeek 強(qiáng)推理能力與焱融 AI 高性能存儲(chǔ)能力完美融合，無(wú)論是進(jìn)行復(fù)雜邏輯推理、長(zhǎng)文本生成還是跨領(lǐng)域知識(shí)整合，用戶都能享受到 “零卡頓” 的絲滑 AI 應(yīng)用體驗(yàn)。DeepSeek 的爆發(fā)式增長(zhǎng)無(wú)疑將進(jìn)一步加快全球 AI 技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)更多 AI 應(yīng)用落地，帶動(dòng) AI 大繁榮。但同時(shí)，也對(duì)存儲(chǔ)市場(chǎng)提出新的挑戰(zhàn)和需求。面對(duì)這一技術(shù)浪潮，焱融科技憑借自身在 AI 高性能存儲(chǔ)領(lǐng)域的產(chǎn)品和技術(shù)積淀，已做好了充分準(zhǔn)備。在 AI 發(fā)展過(guò)程中，焱融存儲(chǔ)將繼續(xù)引領(lǐng)趨勢(shì)，為用戶提供創(chuàng)新、卓越的存儲(chǔ)方案，助力 AI 技術(shù)在全球范圍內(nèi)的持續(xù)創(chuàng)新和突破。

nina