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    腾讯云TStor存储一体机在大模型场景下的业务实践

    近年来,随着ChatGPT的发布,掀起了一股生成式AI(AIGC)的热潮。从今年开始,国内各家企业也纷纷发布了自家的大模型产品,5月科技部下属的中国科学技术信息研究所发布了《中国人工智能大模型地图研究报告》。报告显示,截至5月28日,国内10亿级参数规模以上基础大模型至少已发布79个。衡量大模型产品能力的一个很重要的指标就是参数量,从10亿级、百亿级到现在的千亿级。参数量的快速增长,对支撑AI训练的基础设施,如计算、网络、存储等也提出了更高的要求。存储作为IT基础设施的重要组成部分,在扩展性、高性能和多协议接口等方面,也需要与时俱进。腾讯公司推出的TStor存储一体机正是这样一款存储产品,本文将基于大模型场景对存储的挑战,介绍TStor在该场景的优势,以及在某大模型产品中的业务实践,供广大希望自建大模型应用的企业参考。

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    腾讯云 TStor 存储,助力广州银行打造安全可信的文档中台系统

    背景 广州银行成立于1996年9月,自成立以来,依托中国经济腾飞的大好形势,乘广东改革开放先行先试的东风,不断深化改革、强化管理、优化服务,各项业务持续快速发展,竞争实力显著增强,已成为国内具有一定知名度与地方特色的商业银行。 随着银行业务的快速发展,现有的数据中心基础设施的资源已经无法满足业务需求,需要对多个系统进行扩容,包括办公系统、文档中台系统、数据分析系统、数据存储等。新建的系统,除了要满足银行的业务需求外,还要符合自主可控、安全可信等信息技术创新标准。 作为一家国有银行,广州银行积极响应国家政策,

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    技术 | 数据仓库分层存储技术揭秘

    据IDC发布的《数据时代2025》报告显示,全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB,平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长,数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年,全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问,因此不能简单的把所有数据存放在低速设备,企业需根据数据的访问频度,使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此,把数据存储在不同层级,并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。

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