中国联通开创AI大模型存算分离新纪元
联通引领AI创新，探索大模型存算分离新境界
数界探索
12月8日，中国联通发布消息，中国联通研究院联合浙江联通及联通服装制造军团，针对AI敏感数据的本地存储异地训练需求，创新性地提出了一种新的业务模式。该模式已成功应用于杭州和金华两地，实现了业界首次30TB样本数据跨越200公里的存算分离远程训练。
经过实际测算，训练效率高达97%以上。
中国联通宣布，其推出的上述业务模式为业界首创，成功实现了AI大模型存算分离技术的重大突破。 这一创新不仅标志着中国在人工智能领域取得了显著进展，也体现了中国联通在推动技术创新方面的领导地位。通过实现AI大模型存算分离技术，中国联通不仅提升了数据处理的效率，还有效降低了成本，这对于加速AI技术的应用普及具有重要意义。此外，这也为其他通信运营商提供了可借鉴的经验，有望推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。
通过测试，充分证实了存算分离技术的安全可靠性和高效性能，为未来AI技术的进步开辟了新的路径和方向。
据介绍，存算分离技术指的是将数据存储库与数据处理“工厂”分开，确保在训练过程中可以直接从远程存储设备中提取数据进行计算，而不必先将数据存储到本地磁盘再进行处理。这种方法能够有效保障用户数据的安全性和一致性。
本次存算拉远测试的主要特色包括：
跨地市AI大模型训练能力创新：传统上，智算集中训练模式要求用户将样本上传至智算中心进行存储和训练，但一些用户担心隐私样本在智算中心落地存储的安全问题。为此，浙江联通采用IP广域无损方案，实现了杭州存储、金华训练的“数据不落地”远程训练模式，为保护企业用户隐私样本提供了新的解决方案。
在联通服装制造军团“衣瞳行业模型”的AI训练存算分离现网测试中，通过传输超过30TB的样本数据并覆盖超过200公里的距离，成功验证了AI训练业务中存算拉远技术的可行性。测试结果显示，拉远效率超过了97%，这表明该技术在实际应用中的高效性和可靠性。