對此，新華三集團高級副總裁、云與計算存儲產品線總裁徐潤安在專訪中表示，新華三構建了完整的產品和解決方案體系——數據×AI，調度×AI，算力×AI，存儲×AI，綠色×AI，通過五大×AI切入點與N種產品方案相結合，幫助用戶實現AI與基礎架構及業務的深度融合。
“我們的關注點主要是新華三如何高效管理和分配計算資源，存儲怎樣加速大模型訓練，不同系列AI服務器的應用場景選擇?！?/p>
調度×AI中的傲飛算力調度平臺
作為新華三的創新能力之一，傲飛算力調度平臺是提升算力資源利用率的關鍵工具，現在新發布的是3.0版本，從最初的1.0用于高效科學計算，2.0面向混合智算+科學計算，到了3.0正式對外支持智算中心平臺的建設。通過智能調度算法，實現高效的計算資源管理，尤其在多元異構環境下。而且無論是本地數據中心還是云端資源，傲飛平臺都能實現快速分配和靈活調度，確保資源的最佳利用率。
在集群模式上，傲飛平臺可以通過小集群的形式進行擴展，每個集群由1臺、3臺或5臺設備組成，靈活應對資源擴展需求，隨著企業資源規模的增加，集群不斷擴展實現，實現大規模分配和調度支持客戶應用。
在實踐方面，新華三在去年發布了私域大模型百業靈犀，正式發布前，傲飛平臺已經進行了超萬個計算節點的測試，每臺R5300服務器上可以配置8個GPU卡（每個計算節點包含8個GPU卡），即傲飛平臺已經具備支持和優化萬卡規模的能力，能夠設計和驗證與之匹配的方案。
徐潤安還指出，管理萬卡更主要的是業務拉通，具體流程包括接收客戶任務后，進行初步的大數據分析；根據任務需求，進行模型的訓練或微調；對模型進行評估，最終部署完成客戶提交的任務，新華三通過結合硬件資源管理和業務流程優化，覆蓋整個任務的生命周期，確保每個環節的高效運作。
未來，新華三將繼續優化和整合傲飛的平臺功能，以應對更復雜的計算需求和更廣泛的應用場景。傲飛的能力還基于新華三的硬件基礎，對各家GPU供應商的產品性能和特點都有認知，還有對算子的能力，GPU哪些算力能力比較強，能否進一步往下層調度，這些都有助于傲飛平臺甚至更多新華三產品的迭代。以后計算和存儲資源都將越來越多集中到云上，實現資源的透明化管理，更要持續關注調度平臺的能力。
算力×AI中，訓練和推理不一定做選擇題
算力方面，新華三推出面向智算中心的多元異構算力平臺H3C UniServer R5300/R5500 G7系列服務器和算網融合的H3C UniServer E3300 G6邊緣AI服務器。不同系列AI服務器，面向用戶的多樣化行業場景該怎么選擇呢，會按照訓練和推理區分嗎？
新華三集團云與計算存儲產品線副總裁劉宏程表示，基于GPU形態和互連方式會有不同的兩種產品，適用不同的應用場景。但隨著國內GPU廠商的快速發展，訓練和推理的界限逐漸模糊，高端的OAM模塊雖然主要用于訓練，但其功能亦逐漸延伸至訓練后的少數場景，并預示著未來向推理形態的轉型，我們定位主要用于未來推理場景的?；诂F在國內GPU廠家而言，有一部分也會用于訓練方式實現。過去在G5和G6系列服務器中，R5500系列主要用于訓練，R5300系列主要用于推理，現在這種區分已經不再明顯。
隨著GPU異構生態的蓬勃發展和廠家數量的增長，傳統上可能傾向于選擇OAM模塊或R5500服務器來應對需求。然而，近期一些大型智算中心項目開始創新性地采用R5300服務器進行訓練，這一變革不僅滿足了推理需求，還顯著提升了訓練后的推理效率。因此，R5300平臺正逐漸承擔起更多訓練任務，并有望在未來支持更大規模的推理工作，展現了其廣泛的適用性和強大的潛力。
我們知道，訓練階段是建立模型的基礎，從去年到今年，隨著大模型市場的逐漸成熟，推理的需求增長也頗為迅猛，達到訓練需求的十倍甚至百倍。R5300服務器平臺能夠同時滿足訓練和推理的需求，體現同一平臺的多功能性。
新發布的G7系列服務器是相較于G6平臺的全面升級。目前，新華三G7系列多元異構服務器重點面向運營商、政府和金融行業，未來，將擴大覆蓋所有行業，包括互聯網和企業應用，以滿足更廣泛的市場需求。
存儲×AI中，推出Polaris新一代AI存儲系列
在存儲方面，新華三推出的新一代AI存儲——Polaris系列，將Storage For AI和AI In Storage兩大思路融合為一。整體來說，Storage For AI是通過全閃介質、數據池化和AI智能管理特性滿足AI業務負載對存儲設備的性能和功能需求，AI In Storage則是融入AI技術在智能運維、智能加速、智能助手等工具，大幅降低存儲設備在運維、管理、排障、規劃、配置、優化等方面的工作量和成本。
新華三集團存儲產品線首席產品經理關天舒表示：數據存儲是AI大模型數據收集、預處理、訓練、推理的關鍵一環，決定了能保存的數據容量、訓練及推理的數據讀取效率、數據的可靠性等。新華三下一代AI存儲——Polaris系列通過軟硬件協同創新為大模型訓練提供超強的存儲性能，實現checkpoint秒級寫入；滿足智算千萬小文件并發和TB級帶寬需求?；贏I技術的加持，智能預測存儲集群容量使用趨勢、提供擴容和業務調整建議，通過智能分層算法實現冷熱數據分層存儲，提高用戶命中率和熱數據讀取性能；同時，基于大預言模型提供智能運維助手，根據業務負載動態調整CPU、硬盤功耗，極大地簡化了用戶運維難度，實現便捷、高效的管理體驗。。
最后
新華三通過深化和加速“AI for ALL”戰略，充分發揮其在算力和聯接領域的核心優勢，推動AI技術在各行業的廣泛應用。無論是通過傲飛算力調度平臺優化資源利用，還是通過存算融合加速大模型訓練，實現AI服務器的多功能性，新華三正在引領AI時代的技術革新和行業變革。
