京存高性能、分布式存储助力深度学习高效存储

　　深度学习是一种用于人工智能领域的机器学习技术，它在大量数据的基础上建立多层神经网络模型，从而能够以高效的方式学习和处理复杂的数据。深度学习计算需要大量的训练数据和测试数据，需要有高效的存储系统来保存数据。

　　与传统的机器学习方法相比，深度学习需要大量的数据和高效的存储系统。而磁盘阵列作为一种高容量的存储设备，正是深度学习应用中的理想选择。但较大的训练任务通常需要较高的读写带宽，具体数值取决于训练任务的数据量和复杂度，以及存储配置的能力。因此会使用更高带宽的存储设备，如NVMe SSD，可以提高读写性能，但SSD的硬件成本相对来说比较高。

　　京存磁盘阵列是国内高性能存储的厂家，拥有发明专利RAID技术，通过将多块磁盘组合成一个高性能高容量的存储单元，为深度学习提供了高带宽、大容量、高性价比

存储方案。

　　高扩展：京存磁盘阵列能够存储大量的模型数据，满足深度学习训练过程中的大规模数据存储，也可通过分布式技术实现多台存储设备的组合，从而扩展存储容量。

　　高稳定：京存磁盘阵列提供高效的数据管理和灵活的扩容方案，为用户提供了更加便捷的存储环境。对于深度学习的大规模数据处理来说明显是非常重要的。

　　高带宽：京存单节点高达16000MB/S的带宽能力，且有SSD分层存储、分布式存储、高性能融合存储多种方案，按需定制。能够满足深度学习要求的高读写带宽需求。使其能够支持大规模的深度学习应用，并为用户提供高效、稳定的存储环境。

　　高可靠性：通过RAID技术可以实现数据的冗余保护，从而保证深度学习训练过程中数据的安全。对于深度学习领域的用户来说，采用京存磁盘阵列作为存储设备，不仅能够提高计算效率，还能够为用户带来更加稳定、高效的存储环境。