别让存储拖后腿！一文看懂高性能全闪存储对大模型训练的重要性

大模型时代，企业亟需专属大模型以提升竞争力。无论是千亿参数规模的预训练模型，还是多模态场景下的复杂推理任务，其背后都需要海量数据与高强度计算资源的支撑。然而，在关注算力（如GPU/TPU集群）与算法的同时，存储系统的性能往往成为决定训练效率与成本的关键瓶颈。本文将从大型模型训练的整个生命周期中进行深入剖析。

一、数据准备阶段：缩短“燃料”注入时间

大模型训练始于数据，而数据准备阶段的效率直接影响整体进程。这一阶段通常涉及：

海量原始数据的采集与清洗：从TB级到PB级的文本、图像或视频数据需快速写入存储系统，传统机械硬盘（HDD）的吞吐能力难以满足实时处理需求。

分布式预处理流水线：数据标注、分词、特征提取等任务需要高并发读写，全闪存储的高IOPS（每秒输入输出操作数）与低延迟可显著加速分布式框架（如Spark、Dask）的任务调度。

数据版本管理与快速回滚：全闪存储的随机读写优势支持高效管理多版本数据集，避免因存储性能不足导致的实验停滞。

二、训练阶段：打破存储性能瓶颈，提升计算资源利用率

大模型训练的核心挑战在于最大化GPU集群的利用率，而存储性能不足会直接导致算力闲置：

Checkpoint保存与恢复：训练万亿参数模型时，单个Checkpoint可能达TB级。全闪存储的高吞吐（如100GB/s以上）可将Checkpoint保存时间从分钟级降至秒级，减少GPU空闲等待。

分布式训练的IO一致性：多GPU节点并行读取训练数据时，全闪存储的低延迟与高带宽可避免I/O争抢，保障数据持续供给。