挑戰(zhàn)

在進(jìn)行萬億參數(shù)模型訓(xùn)練時，頻繁的 Checkpoint 寫入耗時過長（超過 30 分鐘），導(dǎo)致訓(xùn)練中斷恢復(fù)成本高昂，且海量訓(xùn)練語料（數(shù)億小文件）的讀取效率低下，GPU 平均利用率不足 50%。

收益

采用本方案后，Checkpoint 寫入時間縮短至 3 分鐘內(nèi)，GPU 平均利用率提升至 90%以上，整體模型訓(xùn)練周期縮短了 40%。

挑戰(zhàn)

國家級大模型實驗室，多個實驗組數(shù)據(jù)散落于不同 NFS，管理混亂。當(dāng)集群擴展至數(shù)百 GPU 時，傳統(tǒng) NFS 在處理海量小文件和 TB 級模型斷點時性能嚴(yán)重不足，導(dǎo)致 GPU 算力閑置。

收益

采用本方案后，所有科研數(shù)據(jù)統(tǒng)一到對象存儲數(shù)據(jù)湖。高性能 POSIX 接口將數(shù)據(jù)集加載速度提升 10 倍，TB 級斷點保存從"小時級"縮至"分鐘級"，極大加速了大模型的研發(fā)迭代進(jìn)程。

挑戰(zhàn)

作為公共算力服務(wù)平臺，需要同時為眾多不同類型的租戶提供服務(wù)，租戶應(yīng)用和數(shù)據(jù)類型多樣，對存儲的性能、成本和安全性要求各不相同。

收益

部署本方案后，以統(tǒng)一的對象存儲作為后端，通過邏輯隔離和緩存策略，為不同租戶提供了兼具高性能和經(jīng)濟性的"按需分配"的數(shù)據(jù)存儲服務(wù)。簡化了運維管理，提升了平臺的整體服務(wù)能力和商業(yè)競爭力。