金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，如何选择合适的存储提升大模型的整体性能？【大模型行业应用落地系列】

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【大模型行业应用落地系列】 · “大模型数据生命周期存储管理”探讨 ● 金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，如何选择合适的存储提升大模型的整体性能？ 【议题说明】 随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融行业越来越多地采用大模型推理集群和训练集群来处理复杂的任务。选择合适的存储设备对于提升大模型的整体性能至关重要。存储的选择应考虑多个因素，包括存储性能、元数据管理、数据一致性、系统可靠性、成本效益、易用性和集成性、扩展性以及技术支持和服务等。本文将通过多人参与的观点交流和知识贡献，共同探讨金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，如何选择合适的存储来提升大模型的整体性能。 【议题主持人】朱向东 中原银行 高级工程师： 大模型推理和训练过程中，需要将数据从存储系统传输到训 ………………………………