几乎每一个行业都在讨论大模型，每一个行业巨头都在训练大模型，人工智能已然进入了大模型主导的时代。
想要占领大模型应用的高地，数据和算力可以说是不可或缺的基石。和算力相关的讨论已经有很多，以至于英伟达的市值在2023年翻了两番。同样不应小觑的还有数据，除了数据量的爆炸性增长，数据的读取、写入、传输等基础性能，开始遇到越来越多的新挑战。
在许多人的认知里，训练大模型是一门烧钱的生意。坊间传闻，GPT-4的训练成本高达10亿美元，想要让大模型释放出应有的“魔法”，“涌现”出对答如流的能力，需要一只“独角兽”的前期投入。
再具体一些的话，大模型训练的成本构成中，硬件投资包括算力、运力、存力，其中算力相关硬件投资占比80%。毕竟一颗80GB的A100芯片在国外的定价就高达1.5万美元左右，一个千亿级参数的大模型，往往需要上万颗A100的算力。可在现实的训练过程中，GPU的平均利用率却不足50%，制约因素包括大模型参数需要频繁调优、训练中断后恢复周期长、数据加载速度慢等等。
不客气的说，算力资源闲置的每一分钟都是在燃烧经费，倘若可以进一步提高算力资源的利用率，等于间接降低了大模型的训练成本。要提到算力利用率，必须要迈过的一道坎就是数据读写性能的挑战。
大模型在训练过程中，需要先读取一块数据，在数据读取完成后进行训练，训练过程中会读取下一块数据。如果训练结束时下一块数据没有读取完成，就会造成一定的等待时间。再加上网络波动、算力故障导致的训练中断，即Checkpoint时刻，重启训练会退回到前一个节点，同样会产生算力空置的等待时间。
不那么乐观的是，目前的训练数据通常以图片、文档等小文件的形式存在，意味着在训练过程中需要频繁地读取和写入数据，并且需要支持快速地随机访问。何况大模型训练的原始数据集动辄几十个TB，当前文件系统的小文件加载速度不足100MB/s，无形中限制了整个系统的运转效率。
根据第一性原理，大模型训练时算力利用率低的诱因是海量的小文件，传统存储系统无法高效地处理这些数据，导致加载速度缓慢。大模型训练的效率要达到极致，减少不必要的浪费，必须在数据上下功夫，准确地说，必须要在数据存储性能上进行创新。
而华为在高性能NAS存储上深耕多年，其OceanStor Dorado全闪存NAS拥有业界领先性能，尤其在海量小文件场景，性能做到了领先业界30%。
在openEuler开发者大会2023上，华为还携手openEuler发布了NFS+协议，矛头直指客户端访问OceanStor Dorado NAS的性能，试图通过引入外置高性能并行文件存储系统，缩短大模型训练中的等待时间，尽可能把算力的价值“榨”出来。
揭开华为NFS+协议的“面纱”前，似乎有必要回顾下NFS协议的历史。作为Sun公司在1984年开发的分布式文件系统协议，NFS已经存在了近40年，广泛应用于金融、EDA仿真、话单、票据影像等行业。
只是在时间的推移下，“老将”NFS逐渐暴露出了一些短板。比如传统NFS单个挂载点仅指定一个服务端IP地址，在网口故障或者链路故障场景下，可能出现挂载点无法访问的情况；一端故障时IP无法感知时，仅依靠应用层手动挂载文件系统，双活链路无法自动切换；单个挂载点性能受限于单个物理链路性能，重要业务存在性能瓶颈。
大约在两年前，华为开始了NFS+协议的研发，着力解决传统NFS的不足，最终交出了一份“高可靠高可用”的答卷：
一是可靠性。打个比方的话，传统NFS的客户端和服务端之间仅有一条路，NFS+协议允许单个NFS挂载点使用多个IP进行访问，等于在客户端和服务端之间修了多条路，巧妙解决了传统NFS被诟病的“可靠性”问题。
二是多链路聚合。客户端和服务端之间仅有一条路时，一旦出现事故就会导致交通拥堵；而NFS+协议在选路算法的加持下，实现了单个挂载点在多条链路上均衡下发IO，确保服务端和客户端的数据传输畅通无阻。
三是缓存加速。大模型训练时，需要将元数据缓存到计算节点。传统NFS相对保守，缓存过期的时间比较短。而NFS+协议改善了缓存大小和失效机制，可以让元数据更多、更长时间保存在主机侧，以满足大模型训练的高时延需求。
四是数据视图同步。正如前面所提到的，大模型训练需要快速的随机访问，NFS+协议采用了数据视图同步的方式，大模型训练需要读取某个节点的数据时，直接与对应节点高效地放置和访问数据，找到最优的访问链路。
做一个总结的话，NFS+协议采用了高性能并行文件存储系统的设计，针对海量小文件场景进行了特殊优化，比如多链路聚合、缓存加速、数据视图同步等，均在提升海量小文件的读写性能，最终在大模型训练过程中实现“读写快、少等待”，减少算力的空置时间。
一组Client测试数据印证了NFS+协议的路线正确：相较于传统的文件存储，训练样本小IO随机读性能提升了4倍以上，CheckPoint大文件切片+多路径传输提升了4-6倍的带宽能力，足以满足大模型训练的苛刻要求。
某种程度上说，大模型训练催生的数据存储性能要求，不过是文件存储系统加速演变的一个侧面。
直到今天，文件存储的需求仍在不断更新，文件系统的创新也在持续发生，就像大模型训练需求所折射出的演进方向。
要知道，英伟达的一个训练节点，每秒就可以处理2万张图片，每个节点需要8万IOPS，大模型典型配置有是千亿参数千卡，单位时间内对海量小文件的读写频率要求极高。
这恐怕也是华为和openEuler联合发布NFS+协议的原因，市场对于文件系统的创新需求骤然加快，势必会引发头部科技企业围绕数据存储的“军备竞赛”，华为无疑是这场竞赛中冲在最前面的玩家之一。
但对文件存储系统的市场格局稍作了解的话，华为自研NFS+协议，还隐藏着另一重深意。
一方面，Lustre、GFPS、BeeGFS等并行系统的MDS方案，将元数据和文件数据访问分开，仍存在性能和可靠性的瓶颈；而NFS+协议的元数据不再聚焦于某个性能节点，而是分配到集群的所有节点里面，可以在主机侧实现多连接，消除了大模型语境下高频处理小文件的底层瓶颈。
另一方面，站在大多数用户的角度上，NFS+协议可以更好的兼容已有的使用习惯，原先建立在传统NFS上的运维机制和知识体系不作废，文件系统的切换过程更平缓，不用修改操作系统数据面，即可让NAS存储访问性能提升6倍、可靠性提升3倍，以极低的成本拥抱大模型训推浪潮。
无可否认的是，大模型正在从前台的“火热”，转向整个产业链条的协同驱动，数据存储正是其中的关键一环。
在这样的趋势下，行业注意力将从“炼模”一步步转向更高效、更快速的“炼模”，海量小文件的采集和加载性能、算力资源的利用率等指标，将被越来越多的企业所关注，势必会掀起一场化繁为简的文件存储革命。
