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微算技术 · 存算分离系统

算力共享
智能未来

通过存算分离系统,将存储资源池化以提高资源利用率,并赋予了计算和存储资源独立扩展的能力。

10倍+

通用算力增长

500倍+

AI智算增长

27%+

全球数据占比

105

ZFLOPS智算算力

微算技术存算分离解决方案

智能化存算分离系统,专为高性能计算环境设计,提供卓越的可扩展性与资源利用率

存算分离系统架构

计算集群层

AI训练、大规模并行计算

资源调度层

计算资源统一调度、负载均衡

存储硬件层

冷热数据分层存储

网络层

200G高速计算网络

配套软件

AI平台、资源管理

计算集群层

采用IW4221-8GRs、IW4221-8GR,主要用于提供AI训练等所需的大规模并行数据处理能力

存算分离架构的核心组件

资源调度层

采用IW2221-2GR,对后端整个计算资源进行调度,负载均衡

存算分离架构的核心组件

存储硬件层

采用IS4210-36存放AI训练海量冷数据,采用GP5016-2401用NVMe SSD存放AI训练热数据

存算分离架构的核心组件

网络层

采用200G IB高速计算网络和千兆以太网管理网络,保证数据计算高带宽、低延时

存算分离架构的核心组件

配套软件

集群管理软件通过AI开放平台实现资源的虚拟化和分化,以及资源调度、数据处理等功能

存算分离架构的核心组件
存算分离架构
传统计算架构
集中式计算架构

高效能

模块化

可扩展

微算技术解决方案

我们提供从海量数据存储到高性能计算的全方位解决方案,满足不同规模企业需求

存算分离的智算中心方案

存算分离的智算中心方案

32-96单节点算力 (PFLOPS)
2000万+存储IOPS
100GB+带宽

专为大型企业和研究机构设计,实现更高的资源利用率和更灵活的扩展能力

了解更多
最小系统魔方方案

最小系统"魔方"方案

8单节点算力 (PFLOPS)
1000万+存储IOPS
100GB+带宽

专为中小企业设计,提供独享使用的高性能计算资源,门槛低,性能卓越

了解更多

存算分离架构优势

更快!更省时!

加快模型准备

磁盘大文件、散落文件快速读取,显著减少数据准备时间

加快模型训练

程序随机读写时I/O时间减少,整体训练流程更高效

数字中国建设

面向数字中国战略,微算技术提供创新解决方案应对数据爆炸式增长

数字中国建设利用信息技术和数字化手段改进政府治理、促进经济增长、提升社会福利,推动中国成为一个数字化经济和谐社会。

以数字技术为基础,通过互联网、大数据、人工智能等技术手段推动经济创新和发展;以网络平台的普及和应用,促进社会各个领域的信息化、智能化和便利化。

数字化变革带来数据新挑战 - 数据井喷式增长

目前中国数据产生量占全球数据总量的13%,预计到2025年达到27%以上,跃居世界第一;同时随着5G、IOT、AI、元宇宙、大数据的高速发展,数据呈井喷式发展。

从13%到27%+,中国数据量将在五年内翻倍
数据井喷式增长

数字化变革带来数据新挑战 - 算、存、运协同平衡

数字化变革给数据与计算带来新的挑战

  • 数据生产、采集设施完善,数据规模、内容持续增长;
  • 计算资源、方法增长迅速,数据驱动智能逐步落地;
  • 据IDC预测,中国数据规模将从2021年的18.51ZB增长至2026年的56.16ZB,增长率达203.4%,增速位居全球第一。

数字化变革使大规模计算成为趋势

算力、存力、运力的有效协同将成为新的挑战

  • 数据、算力、算法是 AI 技术发展的三大要素,数据成为重要资产;
  • "存下、用好"对计算基础设施提出严峻挑战;
  • 资源按需伸缩催生架构革命,"存算分离"、"存算一体"越发内在统一。

"存力是数据中心在数据存储容量、性能表现、安全可靠和绿色低碳四大方面的综合能力。在数字经济背景下,存力是支撑大数据时代的关键指标。"

——来源工信部《中国存力白皮书》

根据GIV的数据统计,到2030年:

  • 通用计算算力(FP32)将增长10倍,达到3.3 ZFLOPS
  • AI智算算力(FP16)将增长500倍,达到105 ZFLOPS

注:1YB=1024*1024*1024*1024TB

中国数据占比

0%

2025年中国将产生全球数据的27.8%以上

算力增长率

0%

中国算力以每年67%的速度增长,需要创新架构支持

AI投资规模

0亿+

中国在AI基础设施上的年投资已超过100亿元

到2025年,中国预计将产生全球数据的27.8%以上,年数据总量超过48.6ZB,对高性能计算与存储的需求急剧增长。

中国数据年均增长率: 30%+

数据增长趋势 (ZB)

2021
10.5
2022
17.2
2023
23.8
2024
36.4
2025
48.6
中国数据年均增长率: 约30%
数据单位: ZB (泽字节)

技术对比

针对不同技术方案的特性和优势进行全面比较,帮助您选择最适合的解决方案

微算
微算技术
传统
传统计算中心
DS
DeepSeek框架
特性
微算技术
传统计算中心
DeepSeek框架
1架构设计
存算分离系统
卓越
紧耦合架构
良好
AI模型优化
良好
2可扩展性
极强,可水平增加机器
卓越
较弱,需整体规划
一般
API接口级扩展
一般
3资源利用率
资源池化程度高
卓越
资源分配灵活性低
一般
以API方式提供算力
良好
4网络性能
200G IB高速网络,延迟低
卓越
传统网络架构
良好
依赖公有云网络
一般
5灵活性
计算与存储可独立扩容
卓越
整体扩容,灵活性低
一般
固定模型,灵活性低
良好
6性价比
按需分配,成本可控
卓越
前期投入大,闲置浪费
一般
按调用次数计费
一般
7适用场景
大规模AI训练和推理
卓越
通用计算任务
良好
特定AI模型推理
良好
8数据处理能力
PB级数据高效处理
卓越
TB级数据处理能力
一般
依赖预处理数据
一般
9硬件利用率
90%以上
卓越
50-70%
一般
依赖云服务商
良好
10扩展成本
低,按需独立扩展
卓越
高,需整体升级
良好
中等,API调用费用
一般

领先技术架构

存算分离系统架构提供最优的资源分配与扩展能力,支持大规模AI训练

卓越性能表现

200G IB高速网络与优化存储架构,提供低延迟、高吞吐量的计算环境

成本效益最优化

按需分配资源,避免传统架构的闲置浪费,降低总体拥有成本

微算技术,为您的数据提供无限算力

存算分离架构为AI训练、大数据分析提供高效灵活的基础设施支持