在数字化时代的浪潮中，数据已经变成了推动社会进步的核心驱动力。每一次网络互动、每一笔交易、每一帧画面，背后都隐藏着海量的数据。对这些数据的存储、管理和分析在现代社会中已变得不可或缺。存储是数据的载体，分布式存储作为其中的一种重要形态，已经成为大数据、AI等数据智能技术深化发展的重要基石，正持续地为各行各业提供着稳固、高效、可靠的数据支撑。
中国分布式存储市场保持着稳健的增长态势，尤其在中东部区域
和关键行业中，数字化转型正在推动存储市场的蓬勃发展。与此同时，AI大模型、大数据湖仓一体、数字化病理、量化交易、数据网络等新兴应用场景也在不断地扩展，为分布式存储带来更多的机遇和挑战。分布式存储产业方阵积极响应产业需求，联合产学研用多方力量，共同推动分布式存储的技术标准研制、生态体系建设、应用推广等工作，在2022年白皮书基础上，围绕新的应用场景、发展趋势，为读者提供一个清晰、系统的分布式存储产业全景，支撑政府、金融、教育、制造等各行业数字化转型，推动我国分布式存储产业健康发展。
希望通过这本白皮书，读者可以更好地理解分布式存储的价值和未来，同时也为相关行业和研究者提供有价值的参考和启示。(一) 大模型快速崛起，开启海量数据应用新时代
大模型的快速发展让大模型的训练效率引起了业界的广泛关注，大模型训练一方面对互联带宽提出了新的挑战，另一方面也对数据存储、流动的效率提出了更高的需求。从2018年谷歌发布BERT开始，业界开启了预训练大模型之路。2023年出现了第一个杀手级应用ChatGPT,由OpenAI公司在2022年11月推出，到2023年1月已经达到1亿月活用户。2023年3月英伟达在GTC大会上也表示AI的iPhone时刻已经到来，标志着大模型快速崛起，进入应用阶段。
大模型在训练过程中所需数据量庞大。模型的深度学习网络层
数多、链接多、参数复杂，以及训练所用数据集种类复杂，数据量大。在深度学习算法刚刚诞生时，主流模型只有几百万参数，而BERT发布时模型参数就已经过亿，将深度学习推进到了大模型阶段。到了ChatGPT阶段，主流模型已经有几千亿参数，甚至业界已经开始规划万亿模型。几年时间里，AI模型的参数提升几千倍，如此庞大的数据与模型都需要进行存储，这就成了大模型爆发给存储的第一大考验。
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