自2022年底ChatGPT 横空出世，AI智能大模型如同一颗璀璨的新星，迅速照亮了技术领域的前行道路，成为众人瞩目的热点趋势。截至 2023 年 9 月，国产大模型的数量已然超过百个，且在金融、医疗、教育等多个行业成功落地应用，开启了一个全新的智能时代。
在这个AI智能大模型蓬勃发展的时代，训练效率无疑成为决定其进化速度的关键要素。而在众多影响因素中，存储性能的重要性愈发凸显。
AI智能大模型训练效率的核心，在于多个关键要素的协同作用。以GPU 为核心的算力基础设施建设是基础，但单纯依赖高性能GPU的堆叠所形成的“大算力”，远远无法满足实际需求。存储和网络性能，与GPU同等重要。数据处理效率与大模型训练效率紧密相连，随着大模型规模的不断扩张，其对存储容量和性能的要求呈指数级增长。过往的百万至千万级别的文件数量，如今已飙升至百亿至千亿级别。存储不仅要支持百人同时非编剪辑，还要兼具高带宽、低延迟等特性。
此外，模型规模的激增也带来了存储成本控制的难题。企业用户和大模型厂商必须精心优化整体存储方案，在成本与性能之间找到最佳平衡。同时，大模型的落地过程中，还伴随着大量复杂的工程化工作，比如实现数据在各环节的自动流转优化，以及妥善处理不同角色参与时的数据安全和访问权限设置等。
为了满足AI智能大模型落地的苛刻要求，京存分布式全闪存储并行文件存储逐渐成为行业的“共识”方案。从存储介质来看，固态硬盘凭借其高吞吐、低延迟、高并发等卓越特性，取代传统硬盘成为必然选择。从存储架构角度，分布式并行文件系统能够在大文件和小文件的全流程处理中，提供高带宽、高吞吐以及低延迟的出色表现。
在高性能存储市场迅猛发展的浪潮中，京存存储凭借其创新的解决方案脱颖而出。京存存储推出的企业级全闪分布式存储一体机——京存分布式全闪存储，具备高性能、自动分析、高存储 ROI 和扩展自由等显著特点。
京存分布式全闪存储展现出了非凡的高性能特质，能够完美满足大模型训练和推理过程中的存储需求。其分布式并行文件系统在处理大文件和海量小文件时表现卓越，通过深度优化数据 IO 路径，在大文件场景中采用独特技术显著提升大文件操作性能；在海量小文件场景下，借助扩展元数据节点等创新方式成功攻克元数据管理的瓶颈。
不仅如此，通过智能分层功能，京存分布式全闪存储有效地降低了存储总 TCO，大幅提升了存储 ROI。它能够根据数据阶段性热点访问的特点，实现冷热数据的全局调度，极大地优化了数据存储和管理效率。
京存分布式全闪存储具备高易用性的优势，有效降低了工程化成本。其所提供的 Dataload 智能数据加载功能，成功打通了对象存储与文件存储的壁垒，实现了跨存储空间数据的快速加载。AI智能大模型时代的到来，无疑对存储技术提出了更为严苛的要求。全闪分布式并行文件存储已然成为实现大模型训练加速的关键密钥。京存科技的解决方案，凭借其高性能、高存储 ROI 和易用性等突出特点，为大模型的发展注入了强大动力。可以预见，在未来，随着技术的持续进步和应用场景的不断拓展，大模型与高性能存储的融合将愈发紧密，共同为推动各行业的数字化转型和智能化发展发挥举足轻重的作用。