LUISUAN_TECH的博客

在这个参数规模突破物理极限的时代，存力系统已从后台走向前台，成为决定大模型效率的关键胜负手。训练推理加速层：基于NVMe- oF的全闪存储，单节点吞吐量突破144GB/s，时延小于100微秒，IOPS可达3240万，能够轻松应对大模型训练推理对存力的高标准要求。冷热数据博弈：通过AI驱动的数据热度预测，构建SSD+HDD+对象存储的三级存储池，在保证热点模型实时可用的同时，冷模型存储成本下降60%。高并发挑战：面对百万QPS的推理请求，存储系统需要实现请求队列的动态优先级调度。绿算存力引擎的技术突破。

训练场景的存力三重挑战数据吞吐风暴：分布式训练中，每个epoch需要在GPU集群间完成数百TB的数据吞吐。存力觉醒：大模型时代的第二增长曲线大模型训练正在经历参数空间的指数级膨胀，参数规模从百亿到万亿的跨越仅用三年时间。在这个过程中，算力需求每3.4个月翻番的定律背后，是存力系统必须应对的数据洪流：单次训练任务需要处理PB级原始数据，万亿参数模型仅权重文件就达TB以上。当我们聚焦GPU集群的运算峰值时，一个关键命题正在浮出水面：支撑大模型全生命周期的存力基座，正在成为制约AI进化的关键变量。