操作方法

Storage 在人工智能与大模型语境下，已超越传统文件系统的范畴，演变为支撑大模型全生命周期（训练、微调、推理）的关键基础设施。它特指能够处理 PB 级甚至 EB 级数据规模、支持高并发随机读写、具备低延迟数据检索能力的分布式存储架构。其核心定位是从‘冷数据归档’转向‘热数据计算’，直接决定了大模型训练的吞吐量与推理服务的响应速度，是现代 AI 算力生态中不可或缺的‘数据高速公路’。

在现代计算架构中，Storage 是大模型落地的基石。随着参数量突破万亿级，传统单机存储成为瓶颈，Storage 系统必须演变为去中心化、高可用的分布式架构。其核心价值在于解决数据孤岛、提升数据利用率（Data Utilization）以及保障数据一致性。在生态地位上，它连接了底层硬件（GPU/NVMe）与上层算法（Transformer 架构），通过对象存储、分布式文件系统（如 HDFS、Ceph）及专用 AI 存储（如 All-Flash Array）的融合，实现了从数据摄入、清洗、向量化到模型加载的全链路自动化，是构建企业级大模型平台（MaaS）的必备组件。