1、华为技术有限公司深圳龙岗区坂田华为基地HUAWEI电话：+8675528780808邮编：Al-Ready的数据基础设施参考架构白皮书存以智用，加速数据觉醒OnlyforprelOnlyfor preview商标声明WEI，是华为技术有限公司商标或者注册商标，在本手册中以及本手册描述nlyforpreviev免责声明本文档可能含有预测信息，包括但不限于有关未来的财务、运营、产品系列、新技术等信息。素，可能导致实际结果与预测信息有很大的差别。因此，本文档信息仅供参考，不构成任何要约或承诺，华为不对您在本文板权所有华为技术有限公司2024。保留一切权利。非经华为技术有限公司书面同意，任何单位和个人

2、不得擅自摘抄、复制本手册内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。编写委员会目录顾问陈国良、周跃峰指导委员会庞鑫、常、胜、杨柏梁、樊杰01序言一03A/-Ready的数据基础设施的特征与参考架构张祎严浩03序言二25AI-Ready的数据基础设施定义与特征主编28A/-Ready的数据基础设施三大应用场景及参考架构龚涛韩茂、孙睿AI大模型加速行业智能化28智算中心场景01编委转型33云和互联网场景36边缘训推场景07AI大模型最新发展概况夏庆文、王振、周毅、刘乙成08AI大模型应用在行业逐步普及梁佳妮、乐遥、孙逊、秦烜、11Al大模型需要A/-Ready的基础设施forpreviey04Al-R

3、eady的数据基础设施实践案例索海东、段芳成、曹长斌、陈晓丽梁莹、张、勇、夏志辉、王耀辉、41科大讯飞x华为OceanStor存储，加速A/全流程业务李泽宇、曾帆、任祥贵、徐晶、42D银行x华为OceanStor存储，用AI赋能智慧金融业务李国杰、温立、张震02AI大模型数据基础设施实践中的挑战与建议T云x华为OceanDisk存储，构筑领先智算中心云底座（以上排名不分先后）45紫东太初x华为FusionCube训推一体机，加速智能客服场景创新与实践主编单位15数据资产管理挑战华为技术有限公司16集群可用度挑战18数据一致性挑战05给CIO的行动建议20数据安全挑战52参考文献Only for

4、previeA/-Ready的数据基础设施参考架构白皮书02打造“Al-Ready”的数据基础设施，既是推四、可持续与绿色。随着数据量的爆发式增长，数据基础设施的能源消耗与环境影响不体创新能力、实现数字化转型的战略选择。容忽视。我们应倡导并践行绿色数据中心建设，通过技术创新与管理优化，提高能源使用Al-Ready的数据基础设施应具备以下特效率，减少碳排放，实现数据基础设施的可持征：续发展。一、开放与互联。在数据资源日益丰富多CA/-Ready的数据基础设施是产业界研究元的今天，数据基础设施需打破信息孤岛，实的热点，也是各国投入的重点方向，这本白皮现跨部门、跨领域、跨地域的数据互联互通，书是一次

5、非常有意义的探索，对于相关决策部形成开放共享的数据生态。这需要我们构建高G门、企业界、学术界具有很好的启示和参考意效的数据交换平台，制定统一的数据标准与接义，在新的趋势和发展机遇下，期待产业各方CHAIN口规范，推动数据资源的有序流动与价值共深化合作和持续创新，推动数据基础设施快速创。pre发展，在促进数字经济发展上发挥更大的作用，扬帆远航！二、智能与敏捷。AI时代的数据基础设施应具备智能化处理能力，通过自动化工具和算法模型对海量数据进行高效清洗、整合、挖Only掘，为AI应用提供精准、实时的数据支持。陈国良同时，基础设施应具有高度的灵活性与可扩展中国科学院院士序言一性，能够快速响应业务需求变

6、化，实现数据服务的按需供给与动态调整。大模型赋予数据以新的生命力，AI时代存力，运力共同支撑高质量的数据挖掘和存储三、安全与合规。在保障数据价值释放的大数据蕴含的价值将进一步涌现。数据因AI能力。数据基础设施正在成为大模型发展的基同时，必须高度重视数据安全与隐私保护。数而变得越来越重要，数据要素是新型生产力的石，首先，数据基础设施是大模型的“粮仓”，forprev据基础设施应内置严格的数据访问控制机制，代表，数据基础设施的能力成为AI时代的国为大模型提供数据养料，没有充足、优质的数采用先进的加密、脱敏等技术手段，防止数据家重要竞争力。据，大模型的学习能力将大打折扣；其次，数泄露、篡改或滥用。此