12月23日，由中國信息通信研究院主辦，以“打造超彈性無損智算IP廣域網(wǎng)，加速邁向智能時代”為主題的智算IP廣域網(wǎng)產(chǎn)業(yè)交流會在北京成功舉辦。會上，浙江聯(lián)通建設(shè)發(fā)展部總經(jīng)理湯瀅琪受邀發(fā)表了《打造高通量、高性能、高智能算網(wǎng)一體的算力智聯(lián)網(wǎng)，探索存算拉遠(yuǎn)服務(wù)新模式》的主題演講，深入分享了浙江聯(lián)通在算力智聯(lián)網(wǎng)AINet建設(shè)方面的階段性創(chuàng)新成果及實踐經(jīng)驗。
湯瀅琪介紹到，當(dāng)前AI智算需求旺盛，海量樣本數(shù)據(jù)處理過程中存在兩大挑戰(zhàn)：一是數(shù)據(jù)多存儲于企業(yè)端，部分安全性要求較高的數(shù)據(jù)不便外遷；二是樣本數(shù)據(jù)量激增，AI智算中心在具備強(qiáng)大算力的同時，還需額外配備存儲資源，顯著提升了建設(shè)成本。
針對上述挑戰(zhàn)，業(yè)內(nèi)對實現(xiàn)“存算分離拉遠(yuǎn)、樣本隨訓(xùn)隨拉”的需求迫切。存算分離技術(shù)是指將存儲數(shù)據(jù)的倉庫和對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算的加工廠獨立開來，在訓(xùn)練時遠(yuǎn)端存儲設(shè)備中的樣本數(shù)據(jù)通過廣域網(wǎng)，直接被傳送到智算中心的智算服務(wù)器內(nèi)存中進(jìn)行計算，而不需要先存儲到本地的磁盤里再進(jìn)行處理，可以有效保證用戶數(shù)據(jù)的安全性和一致性。
湯瀅琪接著分享到，在聯(lián)通服裝制造軍團(tuán)“衣瞳行業(yè)模型”訓(xùn)練場景中，原始數(shù)據(jù)主要基于服裝多模態(tài)數(shù)據(jù)，服裝生產(chǎn)廠家使用“衣瞳行業(yè)模型”可實現(xiàn)實時檢測，但是很多服裝廠家的服裝數(shù)據(jù)需要產(chǎn)權(quán)保護(hù)不愿公開，而基于存算分離的創(chuàng)新訓(xùn)練模式，剛好完美契合了用戶需求。
針對這種AI敏感數(shù)據(jù)的本地存儲異地訓(xùn)練的場景，浙江聯(lián)通提出了創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式�；谥袊�(lián)通全新的算力智聯(lián)網(wǎng)AINet，依托“網(wǎng)絡(luò)+平臺”兩大基礎(chǔ)底座和高通量、高性能、高智能的“三高”核心能力，同時采用華為下一代路由器系列產(chǎn)品，浙江聯(lián)通成功在杭州與金華兩地間實施了業(yè)界首次30TB樣本數(shù)據(jù)的跨200公里存算分離拉遠(yuǎn)訓(xùn)練，經(jīng)過實際測算，訓(xùn)練效率高達(dá)97%。本次存算拉遠(yuǎn)測試項目取得的主要創(chuàng)新成果包括：
首先，以跨地市AI大模型訓(xùn)練能力創(chuàng)新重構(gòu)智算訓(xùn)練模式。傳統(tǒng)的智算集中訓(xùn)練模式，需要用戶將樣本上傳到智算中心進(jìn)行落盤訓(xùn)練，但是部分用戶對隱私樣本落盤存在安全顧慮。浙江聯(lián)通通過IP廣域無損方案，實現(xiàn)了杭州存、金華訓(xùn)的“數(shù)據(jù)不落盤”拉遠(yuǎn)訓(xùn)練，以算網(wǎng)協(xié)同的能力，為企業(yè)用戶隱私樣本訓(xùn)練探索出了一條新路。
其次，樣本數(shù)據(jù)總量達(dá)30TB，傳輸距離超200公里，計算拉遠(yuǎn)效率大于97%。通過聯(lián)通服裝制造軍團(tuán)“衣瞳行業(yè)模型”的AI訓(xùn)練存算分離現(xiàn)網(wǎng)測試。充分驗證了針對AI訓(xùn)練業(yè)務(wù)存算拉遠(yuǎn)的技術(shù)可行性，未來有相關(guān)數(shù)據(jù)敏感業(yè)務(wù)需求的用戶可通過運(yùn)營商算力服務(wù)，完成隱私樣本不出園區(qū)的拉遠(yuǎn)訓(xùn)練，實現(xiàn)成本與安全的最佳平衡。
最后，湯瀅琪表示，浙江聯(lián)通將繼續(xù)深化數(shù)字融合戰(zhàn)略，持續(xù)推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，特別是打造“高通量、高性能、高智能”的算力智聯(lián)網(wǎng)AINet，積極探索彈性帶寬、任務(wù)式服務(wù)、數(shù)據(jù)快遞、無損傳輸?shù)葎?chuàng)新服務(wù)模式。通過這些創(chuàng)新服務(wù)模式，賦能千行百業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，為構(gòu)建AI智能時代的新生態(tài)貢獻(xiàn)力量。
