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　　中新网广州5月13日电(记者蔡敏婕)随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型已经成为近年来最受瞩目的技术之一。自年初以来，以chatgpt为代表的对话式大型语言模型技术掀起aigc(人工智能生成内容)浪潮，引发各领域广泛关注。　　智算时代，算力是生产力，数据是核心生产要素。大型语言模型横空出世后，对数据存储提出更高的要求：一是要完成基于海量多态数据的训练；二是要面向海量终端的数据应用。若存储容量不足可能对模型性能产生影响。　　浪潮信息存储产品线副总经理刘希猛近日在广州表示，现阶段大模型以文本型的单模态为主，但是随着大模型与各个行业相结合，会加速多模态的发展，那么数据类型将日益增加，从文本到图片、音频、视频进行拓展，数据量也将大幅增加，预计会从纯文本型的几个tb(太字节、1tb=1024gb)向多模态的pb级(拍字节、1pb=100万gb)容量迈进，这对存储的架构、性能等核心能力提出更高要求。　　与此同时，大语言模型需要通过处理大量数据，进行反复迭代，并根据用户终端输入的信息进行推理答复，在此过程中再进行重新训练。“这相当于神经网络的闭环的训练。”刘希猛说，大语言模型需要大量的存储容量来存储模型的参数和中间结果，以便在推理期间快速响应查询，“海量用户终端的接入，对数据推理和网络时延提出高挑战”。　　以智慧医疗为例，随着医疗影像设备越来越精密、精细，对数据存储平台带来了挑战。一方面医院影像数据增长快速，每年可产生并需要长期保存上亿张影像，另一方面，影像访问实时性要求高，对存储带宽提出了挑战，如果性能不够，医生调阅影像就容易出现卡顿、马赛克，影响阅片体验。　　预计至今年内，实时数据将占全球数据圈25%的份额。面对千行百业的海量多态的数据场景，企业需要化繁为简的极致存储。新一代分布式融合存储在广州推出，率先实现了一套集群系统同时支持文件、对象、大数据、视频四种协议，实现数据融合。　　作为一种能够从巨量数据中学习对象的特征利用现有文本、图像或音频文件创建新内容的技术，aigc将进一步发展，在生命科学、医疗健康、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、能源等行业得到广泛应用。　　“越往大模型的方向走，的确需要更大的数据量增强推理、创意和演绎方面的能力。”浪潮信息存储产品线总经理李辉说，此外，随着智算时代发展，各个行业需要提升数据资产保护意识，数据中心灾备能力需要提升。据介绍，得益于技术创新，浪潮信息分布式存储已在通信、金融、能源、科研等关键行业批量应用。(完)【编辑:叶攀】

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