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曙光存储 加持电网“智慧大脑”迭代升级

时间:2023-04-11 16:36

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作者:admin

标签: 电网  人工智能  中科曙光 

导读:日前,国家能源局发布关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见。快速推进以新能源为主体的新型电力系统建设成为关键,随着建设的推进,传统的电力调度体系将面临诸多挑战...

日前,国家能源局发布关于加快推进能源数字化智能化发展的若干意见。快速推进以新能源为主体的新型电力系统建设成为关键,随着建设的推进,传统的电力调度体系将面临诸多挑战。曙光存储作为数据基础设施底座,一直致力于助力能源电力行业数智化转型。近日,曙光存储便为某国际知名能源用户打造了存储资源池,以存储助推AI算力高效处理。

该用户运行着世界上最复杂的交直流混联大电网,拥有国内首个区域电力现货交易市场。如此大体量下的电网调度,需要强有力的智慧大脑支持,这背后对于高性能存储的需求愈发强烈。

AI训练中会产生几十亿甚至上百亿的文件数量,而由于很多训练模型都是基于图片、音频等进行分析学习,每个文件基本都会在几KB到几MB之间。曙光ParaStor分布式对象存储基于对IO协议的极致优化,实现了单桶千亿KB级的存储能力,且拥有百万级TPS吞吐性,不仅存得更多,而且存的更快。

除此之外,曙光存储为用户构建了更具性价比的大数据存算分离解决方案。AI训练中,“读多写少”是其一大特点,曙光ParaStor分布式可根据存储与计算资源按需配置,以相对更具性价比的成本保存海量数据,并且提供海量的并发能力;同时针对训练中产生的热点数据,以扁平目录结构管理数据,搭配全局数据检索功能、标签管理等功能,可快速、高效的实现数据的分类与检索,这是与其他厂商冗长的树形结构相比,是最具优势的地方。

近年来,曙光ParaStor融合了文件、对象、块、HDFS多种协议,真正实现了海量异构数据资源的融合,广泛应用于人工智能通信自动驾驶等多个领域。在曙光存储的支持下,带动了知识图谱、AI预测、强化学习等前沿人工智能技术在电网的切实落地,为电网调度“智慧大脑”迭代升级助力。

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