看到不少AI行業(yè)的團隊在同一個地方摔跤：花大價錢搭了 GPU 集群，挖來算法高手優(yōu)化模型，最后卻卡在數(shù)據(jù)這一環(huán)節(jié)。就像燒著最旺的炭火，拿著祖?zhèn)魇氖匙V，要做菜時卻發(fā)現(xiàn)食材要么鎖在深窖里拿不出來，要么已經(jīng)受潮變質(zhì) —— 這樣怎么可能做出好菜？AI圈子里現(xiàn)在逐漸形成一個共識：算力決定跑多快，算法決定以什么姿勢跑，而數(shù)據(jù)才真正決定能跑多遠，不管是在訓練，還是在推理。

一、數(shù)據(jù)是AI 的 "命根子"，沒好數(shù)據(jù)一切白搭

老話說"巧婦難為無米之炊"，以AI 訓練為例，本質(zhì)上和煉丹沒區(qū)別。把 AI 訓練比作煉丹，數(shù)據(jù)就是那些珍貴藥材，算法是祖?zhèn)鞯牡し?，算力則是爐膛里的火焰?；鹧嬖偻し皆倜?，沒有足夠的好藥材，終究煉不出真東西。之前參加過一個技術沙龍，某大廠 AI 負責人分享過一個案例：他們用同樣的算法和算力，分別用 100 萬和 1000 萬樣本訓練圖像識別模型，前者準確率死活突破不了 85%，后者輕松飆到 95%—— 這就是數(shù)據(jù)量對模型上限的直接影響。

數(shù)據(jù)質(zhì)量的重要性更不用多說。Garbage in，garbage out（GIGO），優(yōu)質(zhì)標注數(shù)據(jù)和雜亂數(shù)據(jù)訓練出的模型，能力天差地別。之前跟某自動駕駛公司的朋友聊，模型在測試集上準確率高達 99%，實際路測卻頻頻誤判。最后排查發(fā)現(xiàn)，訓練數(shù)據(jù)里有大量不清晰的、重復標注的樣本（這里澄清一個觀點，即便是現(xiàn)在的自動駕駛端到端模型訓練，也不是直接把所有數(shù)據(jù)不做甄別不做處理的一股腦扔進去），相當于用一堆過期藥材煉丹，藥效自然打折扣。

但光有好數(shù)據(jù)還不夠，得有地方好好存著，要用的時候能馬上拿到。一個做垂直模型的朋友提供的信息，他們之前用10 臺 A100做微調(diào)， 每天有 60% 的時間在空轉(zhuǎn)，就因為數(shù)據(jù)從存儲加載到內(nèi)存要花兩小時。后來換成高性能存儲方案，加載時間壓縮到 15 分鐘，同等算力下的模型迭代速度直接提升 3 倍。這就是存儲的核心價值 —— 讓數(shù)據(jù)在需要的時候，以最快的速度到達該去的地方。

現(xiàn)在大模型訓練的數(shù)據(jù)量早就突破PB 級了。某 AI 公司的訓練數(shù)據(jù)集，光是文本就存了 80 萬億 tokens，相當于把四庫全書復印幾千萬次。這么龐大的數(shù)據(jù)量，普通存儲根本扛不住 —— 不是存不下，是調(diào)不出來。就像你有一倉庫藥材，卻只有一個小窗口能取，煉丹時能不手忙腳亂嗎？

二、協(xié)議選擇：數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的"交通規(guī)則"

搞AI 存儲，最容易被忽略的就是協(xié)議選擇。存儲的協(xié)議就像城市里的交通系統(tǒng)規(guī)則，不同路段得有不同規(guī)則：有的要兼容各種車型，有的要保證通行速度，有的得兼顧成本。選錯協(xié)議，就像在鄉(xiāng)村馬路上飆法拉利，再好的車也跑不起來。

數(shù)據(jù)收集階段就像在全國各地收藥材，得兼容各種運輸方式。這時候NFS/SMB 協(xié)議就派上用場了，不管是監(jiān)控攝像頭的實時數(shù)據(jù)，還是實驗室的測試樣本，還是企業(yè)塵封已久的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，都能通過這些通用協(xié)議匯總。某傳統(tǒng)AI公司（之前的幾小龍之一）做城市 AI 監(jiān)控項目時，接入的數(shù)據(jù)源有幾十種，從老舊模擬攝像頭到 4K 智能相機，全靠傳統(tǒng)文件存儲協(xié)議的兼容性，才把分散的視頻幀統(tǒng)一存起來。

對象存儲的S3 協(xié)議適合收集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。爬網(wǎng)頁、下圖片、存日志，這些非結構化數(shù)據(jù)用 S3 協(xié)議管理效率最高。之前某搜索引擎公司搭的數(shù)據(jù)湖，用 S3 協(xié)議存了 200 億張圖片，既能按時間戳檢索，又能批量導出，比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)省了非常多的管理成本。

這里稍微啰嗦一下文件存儲與對象存儲。對象存儲和文件存儲的核心區(qū)別，藏在數(shù)據(jù)組織的邏輯里。

文件存儲像傳統(tǒng)的戶籍檔案管理，用層層嵌套的文件夾構建樹狀結構—— 就像按 "省 - 市 - 區(qū) - 街道 - 小區(qū)" 的層級存放居民信息，要找某個人，得順著目錄一級級點開。這種結構適合人機交互，我們能直觀理解 "文檔 / 項目報告 / 2025Q2" 這樣的路徑，但面對海量數(shù)據(jù)時，層級越多，查找效率越受影響，就像翻查跨省的老檔案，得先找省檔案館，再轉(zhuǎn)市檔案館，中間環(huán)節(jié)多了，自然慢下來。

對象存儲則是給每個數(shù)據(jù)單元發(fā)了"身份證"，用鍵值對（Key-Value）的扁平結構直接映射 —— 不管是北京的張三還是上海的李四，都用唯一標識符關聯(lián)信息，無需層級跳轉(zhuǎn)。就像全國人口數(shù)據(jù)庫，輸入身份證號能直接調(diào)出信息，省去了翻找各級目錄的麻煩。這種結構在數(shù)據(jù)量突破億級后優(yōu)勢明顯，某客戶的對象存儲系統(tǒng)里存了 10+ 億張圖片，用對象 ID 查找只需 10 毫秒，換成文件存儲按路徑查找，平均要花 300 毫秒。形象點說，文件存儲是按書架分類放書，找書得先看大類標簽，再查小類抽屜；對象存儲則是給每本書貼了唯一二維碼，掃碼直接定位，哪怕書堆成山，也能一秒找到。這就是為什么 AI 訓練的海量樣本、互聯(lián)網(wǎng)的非結構化數(shù)據(jù)，越來越多地選擇對象存儲 —— 不是樹狀結構不好，而是當數(shù)據(jù)多到像漫天繁星時，扁平的 "身份證" 式管理，顯然更高效。

到了數(shù)據(jù)處理階段，就像在倉庫里分揀藥材，需要靈活高效的操作。這時候HDFS 協(xié)議的優(yōu)勢就顯出來了，特別適合大數(shù)據(jù)處理框架。有電商平臺的客戶做用戶畫像訓練，每天要處理 50TB 用戶行為數(shù)據(jù)，用 HDFS 協(xié)議配合 Spark 集群，3 小時就能完成清洗和特征提取，換成普通文件協(xié)議得折騰一整夜。

最關鍵的模型訓練階段，必須上"高速路"。POSIX 協(xié)議就像專為賽車設計的賽道，能讓數(shù)據(jù)以數(shù)十GB 級速度涌向 GPU。同樣的訓練任務，采用 POSIX 協(xié)議后，性能更高，GPU利用更高效。因為訓練時 GPU 需要隨機讀取大量小文件，POSIX 協(xié)議的元數(shù)據(jù)處理能力遠超其他協(xié)議，能避免 "賽車等紅燈" 的尷尬。

三、介質(zhì)選擇：給數(shù)據(jù)找對合適的承載對象

存儲介質(zhì)的選擇，本質(zhì)上是在速度、容量和成本之間找平衡。就像不同食材需要不同保鮮方式：有的要冷凍，有的要冷藏，有的常溫保存，有的做成熟食隨蒸隨用。選對介質(zhì)，既能保證數(shù)據(jù)"新鮮"，又能省下不少錢。

HDD 硬盤就像老家的地窖，容量大、成本低，適合存冷數(shù)據(jù)。比如科研機構的氣象 AI 模型，要存過去 幾十0 年的全球氣象數(shù)據(jù)，總量超 幾十 PB。用氦氣密封 HDD 組建歸檔存儲，每 TB 成本不到 NVMe SSD 的六分之一。雖然讀取慢點，但這些數(shù)據(jù)每月最多調(diào)用一次，完全能接受。

SATA SSD 好比家里的雙門冰箱，比地窖存取快，又比臺面保鮮盒能裝。之前有個銀行客戶的智能風控系統(tǒng)，要實時調(diào)取近 3 個月交易數(shù)據(jù)，約 50TB。用 SATA SSD 組建存儲池后，相比于之前的HDD存儲系統(tǒng)，單筆查詢時間從 HDD 的 2 秒壓到 0.3 秒，既滿足性能需求，又比全 NVMe 方案省了 60% 成本（這是之前的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在SATA SSD和Nvme SSD價格已經(jīng)差不多了）。但 SATA SSD 有瓶頸，接口速度最高 6Gbps，就像冰箱門太小，拿東西快不到哪去。

NVMe SSD 是真正的 "臺面保鮮盒"，存取速率極高，PCIe 4.0 規(guī)格的順序讀寫速度能到 5GB/s以上，隨機讀寫 IOPS 輕松突破百萬，相當于把藥材直接攤在煉丹爐邊。有自動駕駛公司訓練決策模型時，要同時加載數(shù)十路高清攝像頭數(shù)據(jù)，每路每秒 200MB，只有 NVMe SSD 能扛住這吞吐量。現(xiàn)在 PCIe 5.0 的 NVMe SSD 也普及了，速度比 4.0 翻一倍，極限性能又更高了。

實際使用時，合理的規(guī)劃是做數(shù)據(jù)分層：熱數(shù)據(jù)（正在訓練的樣本、高頻訪問的模型參數(shù)）放TLC 介質(zhì)的 NVMe SSD，像把新鮮菜放冰箱；溫數(shù)據(jù)（上周用過的訓練集、模型 checkpoint）存 QLC 介質(zhì)的 NVMe SSD，相當于放冷凍室；冷數(shù)據(jù)（歷史日志、原始采集數(shù)據(jù)）歸檔到 HDD，就像放進地窖。既保證性能，又把存儲成本控制在預算內(nèi)。

這里得注意一下：QLC 介質(zhì)雖便宜，但寫入壽命比 TLC 短。如果用 QLC做長期的數(shù)據(jù)讀寫，很容易出現(xiàn)壞塊（因為SSD有DWPD的限制）。正確做法是 TLC 存寫入頻繁的數(shù)據(jù)，QLC 存以讀為主的數(shù)據(jù)。

四、部署形式：怎么擺"灶臺" 和 "食材庫"

存儲和計算的部署方式，直接影響AI 系統(tǒng)的效率。

計算與存儲分離部署，就像把廚房和倉庫分開。倉庫做大些，存更多食材，廚房按需調(diào)整大小。這種方式的好處是靈活，某項目這樣規(guī)劃：因為計算和數(shù)據(jù)的需求沒有嚴格的對應關系，用10 臺存儲服務器集中存數(shù)據(jù)和模型文件，前端根據(jù)業(yè)務部門的需求動態(tài)增減 GPU 節(jié)點，存儲資源卻不用動。對數(shù)據(jù)量比較大，且算力和數(shù)據(jù)需求非同步增長的場景，分離部署能省不少錢 —— 畢竟存儲和計算的生命周期不一樣，沒必要一起升級。

但分離部署有個繞不開的問題：數(shù)據(jù)搬運。比如做圖像生成模型推理時，每次生成圖片都要從存儲加載**GB 數(shù)據(jù)，分離部署時數(shù)據(jù)讀取時間很長，換成融合部署后，數(shù)據(jù)直接從本地讀取，延遲降到毫秒級。這就是計算存儲融合部署的優(yōu)勢：數(shù)據(jù)不用跑路，直接在本地處理。

計算存儲融合部署，相當于把食材柜嵌在灶臺邊，拿取極快。某超算中心做大語言模型的二次訓練時，用融合架構把**TB 訓練數(shù)據(jù)直接存在 GPU 服務器的本地 NVMe SSD 里，加載速度比分離部署快 4 倍，原本 10 天的訓練周期縮短到 7 天。對數(shù)據(jù)密集型訓練任務，這種部署方式能把算力利用率拉滿 —— 畢竟 GPU 每空轉(zhuǎn)一秒都是錢。

比較合理的做法是"混合部署"：訓練微調(diào)階段的熱數(shù)據(jù)用融合部署（注意：這里的訓練不是基礎模型的訓練，是指做一些小型的微調(diào)），讓數(shù)據(jù)離算力越近越好；訓練階段的冷數(shù)據(jù)和推理階段的數(shù)據(jù)用分離部署，方便靈活擴縮容；冷數(shù)據(jù)歸檔則用獨立的HDD存儲，節(jié)省成本。

五、訓練環(huán)節(jié)：全流程的存儲需求

數(shù)據(jù)收集階段講究"全"，不管結構化表格還是非結構化視頻，都得能存。某做垂直行業(yè)（農(nóng)業(yè)）的 AI 公司收集農(nóng)田數(shù)據(jù)時，既用 S3 協(xié)議存無人機航拍圖，又用 NFS 協(xié)議取傳感器數(shù)據(jù)，最后匯總到統(tǒng)一存儲池。這個階段存儲不用太快，但一定要能接各種數(shù)據(jù)源，就像收納箱得有不同尺寸的格子。

數(shù)據(jù)處理階段更看重"活"。清洗、標注、格式轉(zhuǎn)換這些操作，需要存儲支持高并發(fā)小文件讀寫。某自動駕駛公司標注 3D 點云數(shù)據(jù)時，每天要處理數(shù)百萬個小文件，用普通存儲時標注軟件經(jīng)?？ぃ瑩Q成支持 POSIX 協(xié)議的并行文件系統(tǒng)后，100 個標注員同時工作也不卡頓。

到了模型訓練階段，存儲性能直接決定訓練速度。Checkpoint 機制是存儲性能的 "照妖鏡"。簡單說，Checkpoint 就是訓練過程中的 "存檔"，定期把模型參數(shù)、優(yōu)化器狀態(tài)、訓練步數(shù)這些關鍵信息存起來。為什么要存檔？某團隊曾因 GPU 突然斷電，丟失了 3 天的訓練進度，不得不從頭再來 —— 這就是 Checkpoint 的價值。但存檔操作很費存儲：一個 2000 億參數(shù)的模型，每次 Checkpoint 要寫 2T左右數(shù)據(jù)，每小時存一次，一天就產(chǎn)生 48TB 數(shù)據(jù)。

更麻煩的是Checkpoint 的讀寫性能。某團隊用普通存儲（基于Ceph架構） 存 Checkpoint，每次寫入要等 10分鐘以上，為不影響訓練，只能兩小時存一次，結果某天服務器故障，丟了近兩小時進度。換成高性能存儲后，寫入時間壓縮到 30 秒，他們改成每 15 分鐘存一次，安全性大大提高，訓練效率反而更高 —— 畢竟等待時間短了。在分布式訓練中，Checkpoint 還得同步，100 個節(jié)點同時寫數(shù)據(jù)，存儲系統(tǒng)要是扛不住，整個集群都得等著。

六、推理環(huán)節(jié)：存儲性能的"精細活"

如果說訓練對存儲是"暴飲暴食"，那推理就是 "細水長流"—— 看似量小，實則講究精準快速。

KV Cache 是大語言模型推理的 "內(nèi)存殺手"。簡單說，模型處理每段文本時，會生成一堆中間結果（Key 和 Value 向量）存在緩存里，后面接著處理時直接用，不用重算。就像廚師切菜時把常用配料放在手邊，不用每次去冰箱拿。但 GPU 的顯存就像廚房臺面，空間有限還貴得離譜 ——H100 的 80GB 顯存，每 GB 成本比 NVMe SSD 高 10 倍以上。

當新用戶發(fā)來請求，GPU 顯存滿了怎么辦？只能把老用戶的 KV Cache 清掉。等老用戶繼續(xù)聊天時，又得重新生成這些緩存，非常浪費算力，相當于廚師把切好的配料扔了再重切，純屬浪費功夫。

這時候高性能存儲就成了"救星"。把暫時不用的 KV Cache 挪到 NVMe SSD 里，用戶回來時再快速加載，比重新生成快 10 倍。之前做過測試：用 PCIe 4.0 NVMe SSD 存 KV Cache，恢復一個 1000 輪對話的上下文只需 80 毫秒，而重新生成要 1 秒，還省了 90% 算力。

推理存儲還有個特殊需求：低延遲。比如實時翻譯系統(tǒng)要求響應時間低于100 毫秒，其中存儲讀取模型片段的時間必須控制在 30 毫秒內(nèi)?？梢园殉Ｓ眯∧Ｐ痛嬖?GPU 顯存，大模型分片存在 NVMe SSD，用預加載技術提前把可能用到的片段讀進內(nèi)存，既省了顯存，又保證了速度。

七、數(shù)據(jù)的未來

當算力的火焰在集群中熊熊燃燒，當算法的丹方在代碼中流轉(zhuǎn)迭代，真正決定AI 價值高度的，永遠是那些靜默存儲的數(shù)據(jù)。它們是智能時代的原油，是訓練模型的基石，是企業(yè)落地效果的保障，更是開啟AI認知革命的密鑰。AI高性能存儲的價值，在于讓每一份數(shù)據(jù)都能在恰當?shù)臅r刻迸發(fā)能量，如同精準調(diào)配的藥材，在煉丹爐中淬煉出改變世界的力量。

數(shù)據(jù)存儲 + 算力調(diào)度 + 模型管理 + 知識庫 + Agent開發(fā) +E2E觀測優(yōu)化，AI全棧解決方案，六合一！