腾讯云存储首席技术专家 温涛 受邀在6月2日由焉知汽车主办的第三届焉知智能电动汽车年会“ADAS与智能驾驶论坛”中分享自动驾驶和AIGC场景下的存储解决方案，下面让我们一起回顾下温涛的精彩演讲：
自动驾驶和数据之间的关系是非常紧密的，自动驾驶的模型是通过海量数据、大规模算力和AI算法训练出来的。可以说自动驾驶是建立在海量数据的基础之上的。从另一个方面来看，汽车本身也成为了海量数据收集的设备，所以智能汽车前进的驱动力，不只是燃料，还有数据。数据是自动驾驶的核心要素，数据量的积累成为实现自动驾驶的必经之路。
汽车本身产生的数据主要来自各种传感器，包括激光雷达、摄像头、雷达、超声波等等... 每辆车每天会产生大约10–100TB数据，随着传感器的增加，数据量也会持续增长。这些数据是如何使用的呢？我们来看看自动驾驶模型训练的业务处理流程：
首先通过车载传感器进行数据采集，然后上传到数据中心进行筛选和转换，剔除掉低价值的数据，再经过标注处理后，进入到模型训练环节。生成的训练模型，会根据路测和仿真测试的结果进行调测，最终会通过OTA服务，把训练好的模型以及地图等信息，下载到每辆智能汽车中。
那么什么是GooseFS呢？
GooseFS是一种利用计算侧资源实现数据缓存加速的存储服务，适用于大数据分析、AI、HPC、基因测序、渲染等多种场景，配合对象存储COS，为客户提供低成本高性能的存储能力。
GooseFS有以下几个特点：
1、多协议支持：可以对接HDFS、FUSE和S3等多种协议
2、支持云原生部署：可以通过容器化部署，也可以和Hadoop进行集成
3、可以使用内存和SSD等不同性能的介质作为缓存介质，实现多级缓存，根据不同的缓存介质，GooseFS可以提供2~10倍的性能提升。
下面进一步解释GooseFS的多级缓存加速能力。
面向不同的业务场景，会有不同的数据量和不同的性能要求。以AIGC场景为例，对于NLP和GPT场景，训练所需的数据量通常在10~100TB，所需的存储空间不大，但是IO模型属于每次字节级的读操作，对时延要求很高。使用GPU节点自带内存的剩余空间作为缓存的存储介质比较合适，不需要额外配置SSD。而对于ViT和Diffusion这类图片模型训练场景，数据量通常在100T~1PB，就不适合放在内存里，选用本地的SSD介质可以达到更优的性价比。对于需要长期存放的原始数据，就可以放在对象存储COS里做持久化，从而降低成本。通过多级缓存加速机制，就能够精细化的满足各种不同场景的性能要求。
因为训练场景需要读取海量文件，就需要缓存系统支持对海量文件规模的管理能力。我们来看看GooseFS在水平和垂直两个方向分别是如何实现的：
- 水平方向上，也就是在跨节点方向上，GooseFS 采用分布式元数据架构，通过分布式KV管理元数据，元数据规模可以按需横向线性扩展。
- 垂直方向上，也就是在节点内部，GooseFS利用Numa绑核绑内存来部署KV进程，从而使单节点可以部署多个分布式KV进程。
通过上述两个方向上的技术，GooseFS可以支持管理百亿文件规模的元数据，满足单集群管理海量训练数据集的需求。
在训练场景中，如何在海量文件的存储和处理中仍然能够保持高性能，是一个技术难题。要求存储系统能够提供高性能的元数据访问能力。GooseFS支持Master的多机并发读，元数据服务由一个Leader Master和若干Follower Master构成，Follower Master承载跟Leader一样的读流量，元数据QPS性能随着Master节点的数量呈线性增加，从而可以提供百万级QPS的元数据访问能力。
GooseFS也支持私有化部署，来构建混合云缓存方案。基于数据湖搭建混合云大模型训练平台，做到一份Dataset，多地训练。通过这个方案，在数据湖上保存一份数据，可以通过缓存的机制把数据带到任何计算相关的地点去。
接下来介绍腾讯云存储解决方案是如何支持AIGC场景的？
从去年年底到今年年初，由新版本的ChatGPT发布开始，全球掀起了一股AIGC的话题狂潮。AIGC触发了内容生成的革命，也引爆了众多行业颠覆式的创新。人工智能突然就从高科技研究课题，演进为渗透到我们每个人生活中的商业产品。
AIGC是使用人工智能技术生成内容的工具，它包含了文本、音频、图像、视频的生成，以及这几者之间的跨模态生成。我认为AIGC的商业化落地节奏，大致可以分为三个阶段：
1、通用场景的应用落地
2、垂直行业的应用落地
3、创新型综合场景的应用落地
- 通用场景是基于单纯的文本、图片、音视频的AI生产内容技术，提供给设计、媒体、娱乐、客服咨询等没有太强行业属性的企业和个人，解决相对基础的AI市场需求。代表性的应用包括了ChatGPT和Midjourney。这个场景依赖的技术相对比较成熟，已经具有很多实际的商业化落地。
- 垂直行业是进一步把AIGC的能力和具体行业特点相结合，提供给强行业属性的企业，来提升技术和服务水平，提高行业生产效率。比如自动驾驶和医疗生物基因。这类应用目前还处于商业化前的基于预训练基础之上的Fine Tuning阶段，技术方面的问题基本上能够得到解决，商业模式也比较明确，商业化落地节奏属于正在进行时。
- 创新型综合场景所对应的行业，是比较新兴的具有前瞻性和实验性的场景，以机器人和元宇宙为代表。在这类场景，AIGC只是核心技术的一部分，还依赖硬件和商业模式等方案的创新。这类场景还处于技术储备和商业落地探索阶段。
目前腾讯云AIGC存储解决方案，聚焦在通用场景和垂直行业这两类AIGC应用的支持。尤其是在图片、音视频和自动驾驶这些场景有了很多尝试、验证和落地。通过对业务流程和场景诉求的总结提炼，AIGC的核心要素，可以归结为内容生成、内容审核和内容智理三个要素。
- 内容生成包括大模型训练和推理平台构建，使用了COS数据湖方案实现了数据的统一接入，以及数据自由流动，无需数据迁移，并利用GooseFS的缓存加速能力，大幅度提升了数据处理和训练性能，也大大降低了AIGC系统的成本。
- 内容审核使用数据万象CI能力，基于深度学习的文本、图片、音视频检测技术，结合腾讯深耕内容领域积累的海量训练数据，可以精准高效识别出生成数据中的敏感信息，提供包括色情、涉政、暴恐、广告等多种合规问题的审核能力。对AIGC的输入和输出环节进行把控，帮助客户规避运营风险。
- 内容智理复用了腾讯企业网盘的一些能力，可以对AI生成物提供权限划分、在线编辑、协同办公等企业化文件管理能力，助力终端用户和企业客户更好的对AI生成物进行管理，提升工作效率。
最后介绍两个腾讯云存储解决方案在自动驾驶场景的客户案例。一个是国内电动车顶级的车企，对存储数据量有每年百PB增长量的需求，希望能够用一种存储系统来满足大容量高性能的数据管理要求。在使用我们的解决方案后，不仅低成本的满足了海量文件的存储需求，还帮助自动驾驶训练性能提升了30%。另一个案例是自动驾驶初创明星企业，由于处于初创阶段，希望存储系统架构尽量简单高效，并能够根据业务变化进行弹性扩展。在采用我们的解决方案后，整体训练效率提升了25%以上，存储建设成本降低30%以上。
腾讯云存储自动驾驶和AIGC解决方案，很好的做到了高性能和低成本两个目标方向的兼顾，为基于海量数据的AI训练提供了坚实的存储与管理的数据底座。
