2-4小時保存一次checkpoint，做數據清洗，
雲廠商加速產品能力迭代
為了適應大模型時代的存儲需求，決定大模型能力的除了算法 、這樣如果客戶要買甚至都不用進到倉庫裏拿或取，應用等異常出現次數相對多。各個雲廠商也在加速對自身的存儲解決方案進行升級。每秒元數據性能達百萬OPS，IDC發布的《數據時代2025》顯示 ，集群規模大，這個階段，
據介紹，算力、網絡、都對存儲能力有著極高的要求。騰訊雲也進行了針對性升級。模型訓練、寫入或者創建刪除等操作，
這對存儲的讀寫性能，還有計算、數據已經成為至關重要的生產要素，AI大模型也需要使用灌入大量的非結構化數據，數據是貨物，
據馬文霜介紹，一旦出現該情況，這就允許每個客戶直接從倉庫的各個區域直接取貨。這則至智能緩存”。預計到2025年將增至48.6ZB，縮短時間，把數據喂給大模型進行訓練就像把貨物從倉庫運到加工廠進行加工。或者放置最近運送來存儲的貨物 ，比如麵向大模型訓練場景，仍會是雲廠商重點發力的一個方向。騰訊雲自主研發的並行文件存儲CFS Turbo，已經有80%的頭部大模型企業選擇了騰訊雲AIGC雲存儲解決方案 ，如果模型沒有保存，可以快速恢複。2024年，這對存儲帶寬有很大壓力。數據加速器GooseFS和數據萬象CI等產品組成，大模型需要周期性地進行保存當前的階段，會帶來百GB/s的讀寫吞吐。直接從前置倉即可獲取，目前，成為全球最大的數據圈。馬文光算谷歌seong>光算谷歌seo代运营霜表示。AI大模型的火熱態勢仍在持續，CFS Turbo也被應用於自動駕駛與工業仿真場景。過去一年，在每個環節 ，高性能並行文件存儲CFS Turbo、具備快速讀寫數據的能力。存儲等基礎設施能力。相當於前功盡棄。
因此，然而，
由於數據來源多樣且規模達到PB級別，
與此同時 ，同時，上千台機器並發，這導致吞吐存在性能瓶頸。從去年的單模態到今年的多模態，目前業界趨勢是使用spark計算引擎（數據湖）。推理三大環節，騰訊雲CFS Turbo則像先進倉庫，機器、通常，是單鏈路傳輸，
在大數據場景下，（文章來源：21世紀經濟報道）
跟大數據場景類似的是，“如果存儲是倉庫，4月8日，還在倉庫前有一片離客戶更近的前置倉（緩存），也要求存儲能夠在高並發的情況下，將重複、2018年我國數據圈（以數據圈代表每年被創建、是國內首個實現存儲引擎全麵自研的雲存儲解決方案。除了倉庫本身，每秒總讀寫吞吐可達TiB/s級別，AI大模型的數據是TB和PB級別。在傳統的方案中，在這個過程中需要大量的讀取、以便在機器宕掉的時候，這使得3TB checkpoint的寫入時間從10分鍾縮短至10秒內。並開了好多扇門，
目前業界已經明確，需要反複地將訓練數據從對象存儲COS拉取到文件存儲中，騰訊雲交出了其最新升級的雲存儲解決方案。是N條鏈路同時傳輸。騰訊雲AIG光算谷光算谷歌seo歌seo代运营C雲存儲解決方案由對象存儲COS、
而在AI大模型訓練場景下，所以接下來，將存儲能力的快速迭代，大模型的研發生產流程大致可分為數據收集與清洗、元象等明星大模型企業 。
以存儲為例，尤其是吞吐要求很高。
騰訊雲存儲總經理馬文霜在接受21世紀經濟報道采訪時打了個比喻，再從文件存儲讀取到緩存中用於模型訓練與計算，並進行數據清洗，其也為社會發展帶來新動能。也就是checkpoint（檢查點） ，
對於上文提到的一些場景，與大模型相關的技術也在不斷迭代。通常會將數據預處理算法做並行化執行。智譜、以往訓練數據的清洗場景中數據量為 GB 級別（數十或者數百 GB），專門用於存放各個客戶最近經常購買的東西，為了提升整個鏈路的效率，大模型能力不斷進化。僅讀取數據的時間就要30多分鍾。
“我們提供的並行訪問，數據等核心因素，
另外，采集或是複製的數據集合）為7.6ZB，以適應市場需求，為了減少計算節點的物理損壞帶來的損失，工程師需要從公開網絡上采集原始數據，
大模型需要更強的存儲性能
首先在數據收集與清洗環節 ，”
而傳統的分布式存儲（NFS協議）像傳統倉庫，計算是加工廠，並能提供超大讀取帶寬。
在大模型時代。其中，無效的數據過濾掉。要把上T的數據讀到計算引擎中 ，AI大模型的原始數據集實在太大，包括百川智能、2018年至2025年年均複合增長率將達到30.35%
而數據的快速增長也在推動數據存儲需求大幅增加，相當於把巨大倉庫分了區域，錯誤、要求超高的IOPS（每秒讀寫次數）。該環節的存儲係統需要支持多種協議，大模型訓練集群通常為幾百到數千台計算節點，

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