日前,浪潮存储中标中国石油东方地球物理勘探有限公司NAS并行计算存储项目。浪潮提供一套34节点的软件定义存储系统AS13000,给东方物探的分布式文件应用提供数据服务,部署容量超过4PB,驱动GeoEast地震数据处理解释一体化软件系统运行稳健运行。
GeoEast,需储存PB级地质数据
东方地球物理勘探有限责任公司(以下简称:东方物探)是中国石油天然气集团公司的全资子公司,以地球物理方法勘探油气资源为核心业务,是集油气陆上、海上勘探,资料处理解释,综合物化探,信息技术服务和物探装备、软件研发制造等业务于一体的综合性国际化技术服务公司,业务遍及全国29个省、市、自治区和海外59个国家,为全球近200家油公司提供技术服务,营业收入连续两年保持全球物探行业第一。
GeoEast是东方物探的统一数据平台、统一显示平台与统一开发平台。作为可动态进行系统组装的地震数据处理与解释协同工作的一体化软件系统,GeoEast可以实现数据模型、数据共享、一体化运行模式、三维可视化、交互应用框架、地震地质建模等多项功能特性,是辅助石油勘探的重要系统。近年来,东方物探不断提升GeoEast软件系统的商业化水平,逐步建立健全GeoEast软件推广运用机制。基于GeoEast的东方物探处理解释业务建立了亚洲最大的地震勘探资料处理解释中心和油田地质数据库,并在美国、中东和东南亚建立了三大资料处理中心,技术服务能力达到国际先进水平。
浪潮软件定义存储:给GeoEast提供4PB容量
东方物探业务迅速增长的同时,系统处理能力加强,数据量也越来越大,现有存储已无法满足GeoEast系统的容量需求,系统亟需扩容,才能满足高密度、大数据的处理解释业务需求;同时,由于勘探数据处理的实时性,要求存储系统要具备稳定可靠的特性,能够保证业务连续性;在架构上则需要采用分布式架构,从而在未来可以轻松扩容。
经过多方比较与严格测试,东方物探最终选择了浪潮作为存储系统供应商。此次中标,浪潮根据客户业务需求,采用AS13000存储系统为GeoEast配置了34个节点,使其存储系统整体容量达到4PB,单节点读带宽达到1200MB/S以上,写带宽达到1500MB/S以上,解决了日常业务的高带宽、大容量的需求,从而为支持石油物探技术方法研究、石油应用软件开发测试、油藏开发和地震数据处理/解释生产的GeoEast等石油地震数据处理-解释一体化应用软件系统提供高扩展、高性能、高可靠的PB级数据存储支持,给日益增长的勘探数据找到一个稳妥的居所。

浪潮软件定义存储AS13000
谨慎起见,在项目实施之前东方物探采用浪潮AS13000在中石油地震资料处理业务方面进行了一年的产品测试,结果证明存储性能稳定、体验良好。在此期间,浪潮各部门积极配合,保障了测试的顺利进行,并给予客户极大的支持和信心。未来,浪潮存储将继续发挥本土化公司技术研发与支持服务优势,不断聚焦客户应用,对产品进行场景化优化,以满足多类应用需求,为东方物探GeoEast平台的良好运转保驾护航。
场景创新,浪潮软件定义存储同比增长200%
浪潮软件定义存储AS13000支持块、文件、对象和大数据共四类不同协议,最大支持5120个节点,存储集群性能可达千万级IOPS、TB级聚合带宽,并具备EB级容量的极致在线扩展能力。东方物探信息化相关人员表示,基于分布式存储架构的浪潮AS13000软件定义存储系统所提供的高带宽、大容量、高可靠存储服务,全面满足了东方物探GeoEast系统的大数据分析、海量数据等存储需求。
此次服务东方物探之前,浪潮软件定义存储AS13000已在广电媒资、视频监控、海洋数据处理、卫星数据接收等多个业务场景实现应用部署,截止到2017年12月,销售额同比增长超过200%,不但为多元化应用提供了定制化存储服务,同时显示了浪潮存储服务客户的强大实力。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。