在数字化转型和人工智能迅猛发展的今天，存储技术已成为智能化进程中不可或缺的基础设施。
数据量的爆炸性增长，以及对大模型训练和实时业务分析的需求，使得传统数据中心面临前所未有的挑战，迫切需要向更高性能、更低延迟、更高效的数据管理平台转型。
根据IDC在《构建面向智能化时代的先进存力中心》白皮书中的建议，我们应当“适度超前建设先进存力中心”。
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在AI时代，存储技术同样占据着举足轻重的地位。
IDC预测，到2024年，中国的数据总生成量将达到39.5ZB，而四年后这个数字将飙升至97.1ZB。
若以目前市场上内存容量最大的手机为参照，1ZB的数据量相当于需要10亿台1TB内存的手机来存储。
数据的激增不仅体现在数量上，更在于类型的多样化，包括结构化、非结构化以及半结构化数据。
面对如此庞大的数据量，存储系统必须具备更大的容量。据数智前线统计，今年前8个月，政企招投标采购中与存储相关的项目已多达数百个，覆盖金融、制造、能源等多个行业。
此外，数据的价值挖掘仍显不足。但在AI和业务场景需求的推动下，对存储系统提出了更高的性能要求，以支持数据的高速读写和分析处理。
“在数智化时代，数据的价值被重新认识。”曙光存储副总裁郭照斌指出，过去存储是被动响应需求，而现在数据的价值被提升到了新的高度，“以前被认为无用的数据，现在通过迭代训练，能够产生智能化的成果，这时人们才开始重视存储。”
过去，业界存在“重算力轻存力”的现象，导致智能算力基础设施的建设忽视了先进存力的建设。
然而，越来越多的实践表明，存储性能对算力性能的发挥有着深远的影响。
尤其是在大模型训练中，仅仅解决算力和数据问题是不够的，很多企业在采购大量GPU后发现，由于网络和存储的瓶颈，难以实现满负荷运转，导致资源浪费和训练效率低下。
由于传统业务对存储性能的需求在百GB级，而大模型训练对存储的需求激增至TB级，存储性能直接关系到GPU的利用率。
有报告指出，在同等GPU算力规模下，存储性能的差异可能导致模型训练周期数倍的差异。
大模型的场景对存力提出了更高的要求，强调高吞吐、高IOPS、高带宽、低延时等极致性能。
存储系统正在向更高吞吐量、更低时延、更高效的数据平台演进，而传统的数据中心需要升级，新形态之一便是建设存算协同的先进存力中心。
郭照斌强调，在数智化时代，存储不再只是被动响应，而是会随着算力的发展协同前进。
中科院院士钱德沛更是明确指出：存储也是一等公民。换言之，在AI时代，没有先进存力，算力也无法充分发挥，两者已成为相辅相成的关系。
今年，中国计算机学会（CCF）首次举办了存储大会，而中国电子工业标准化技术协会也成立了数据存储专业委员会，曙光担任会长单位。业内有观点认为，存储是算法、算力、数据之外，AI基础设施的第四支柱。
不过，郭照斌也提到，在存储标准方面，还有很长的路要走。例如，存储的评价方法、测试方法尚未有统一标准；存储协议也相对陈旧，给应用端带来诸多不便。
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先进存力，推动中国存储产业发展
构建先进存力中心，成为智能时代解决数据难题的必然趋势。
IDC在白皮书中提到，先进存力中心的技术突破和应用主要体现在EB级平滑扩展能力、多协议支持、先进软件架构能力、多重防护机制、智能化管理平台、液冷等先进技术，共同铸就其高效融合、提质增效、全域流动、安全可靠、绿色低碳等五大特征。
这些特征背后，是当前存储系统需要应对的难题和挑战。
随着数据来源和格式的复杂化，不同存储系统之间产生了数据孤岛，影响了数据的管理和有效利用。而许多传统存储系统在设计时未充分考虑扩展性，难以适应业务发展的需求。
先进存力中心具备足够的灵活性和可扩展性，能够兼容不同架构技术栈，用户可根据自身需求灵活选择技术方案；同时，面对高并发和大数据集的存储需求时，能够平滑扩容。
大容量、高速率、低延迟已成为智能化时代评估存储系统性能的重要指标，但当前存储设备的容量和读写性能成为提质增效的重要瓶颈。先进存力中心要求具备更高的性能，通过提升NVMe全闪存的比重，应用多级数据加速技术等，来实现海量的存储空间、超高的吞吐量和IOPS能力。
数据流动需要攻克跨域存储集群组合管理、数据冷热分级感知、数据跨域网智能流动及跨域无感知访问等关键技术，支撑存力资源的优化布局。
先进存力中心需要支持数据的全域流动，包括数据在集中式、分布式存储之间的跨平台流动，支持云端和本地化数据之间的流动，以及热温冷数据跨形态的流动等。
绿色低功耗也成为先进存力中心的必选项。
IDC数据显示，存储耗能约占数据中心总能耗的35%。IDC中国区副总裁周震刚提到，过往都是算力中心对能耗有比较高的要求，存储和GPU消耗的算力不在一个级别，但随着大模型训练对于存储I/O吞吐的访问猛增，存储的功耗也被提了起来，所以存储对液冷等绿色技术有了更多的需求。
作为先进存力中心概念的倡导者和先行者，曙光存储正在快速适应AI时代存储市场的需要。
2024年6月，曙光存储发布全球首个亿级IOPS集中式全闪存储FlashNexus，成为业界唯一具备百控级扩展能力的集中式存储产品，主要用于金融、运营商、医疗等行业的核心业务系统。
全闪介质已成为行业共识。相比传统的HDD，全闪存介质支持高IOPS、低时延，更适用于AI大模型训练阶段的随机读写场景。
在发布了首个集中式全闪产品的同时，曙光也升级了分布式存储产品——ParaStor全闪存储，主要面向AI应用，依托NVMe全闪的技术优化，单节点带宽最高达到150GB/s、320万IOPS。
ParaStor全闪存储采用业界首创五级加速方案。比如BurstBuffer加速层，只需将关键数据存储在计算节点本地的NVMe盘上，避免大量的网络数据传输和远程存储访问，适合存储和快速读取海量小文件，能够将读取性能提升数倍甚至十倍以上。比如XDS双栈兼容，让GPU直接访问存储，不仅减少了CPU本身的损耗，也缩短了整个I/O通路，降低了延时。
基于分布式带来的扩展能力，曙光ParaStor分布式全闪存储已经在科教、金融、运营商、生信等领域，以及自动驾驶等AI前沿的应用场景中广泛落地。
如今，曙光存储已经形成了FlashNexus集中式存储和ParaStor分布式存储两大产品线。曙光将其分别称为强存和智存，从其字面意思不难理解，集中式存储面向的是金融、运营商等领域的核心业务场景，对性能和可靠性要求高；而以分布式存储为代表的智存面向的是AI等敏态业务需要。
而在这两大不同架构的产品线之间，曙光又推出了通存的方案，打通集中式存储与分布式存储壁垒，让数据无界流动，实现跨平台一键式容灾恢复、跨形态热温冷数据无感流动和跨域资源池全维度视图，以充分提升存储资源利用率，同时更好地支持东数西存、东数西渲、东数西训等应用场景。
通过强存+智存+通存的产品和方案组合，曙光给AI时代提供的全新数据基础设施正在得到越来越多用户的认可。根据IDC今年上半年最新数据显示，曙光的市场增速达到了19.2%，远高于市场平均水平。
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先进客户，引领最佳实践
位于重庆的西部科学城先进数据中心是东数西算的示范项目，也是成渝枢纽的主节点，通过高密度液冷机架和风冷机架相结合的方式，这里的核心计算设备PUE能做到1.04
