基于多协议互通的大模型训练存储系统

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一、前言

近年来，以GPT-4、PaLM为代表的千亿级参数大模型推动了人工智能技术的跨越式发展，但其训练过程对存储系统的性能、扩展性和成本提出了前所未有的挑战。研究表明，大模型训练任务中的大量时间消耗在数据I/O与存储协同上，而传统存储方案因协议割裂、资源孤岛等问题，难以满足数据收集、数据预处理、训练、验证、推理全流程的差异化需求[。（剩余6157字）

试读结束

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