主要观点总结
本文探讨了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。文章从多个方面对存储系统的选择进行了详细分析，包括存储性能、元数据管理能力、数据一致性、可靠性、成本效益、易用性、集成性、扩展性以及技术服务等。通过多人参与的观点交流和知识贡献，文章总结了金融企业在建设大模型时应该综合考量以上因素，选择符合自身业务需求和预算的存储解决方案。
关键观点总结
关键观点1: 存储系统的性能
大模型推理和训练过程中，需要频繁地读取和写入大量的数据，因此存储系统应该具备高并发、低延迟的数据访问能力，支持快速的数据访问和检索，尤其在处理大量大模型亿级训练集小文件时。
关键观点2: 元数据管理能力
对于元数据密集型的工作负载，如大模型训练，元数据的管理效率直接影响存储性能。因此，选择支持元数据高效管理的存储系统是非常重要的。
关键观点3: 数据一致性
千卡/万卡大模型在训练和推理过程中，数据的一致性和准确性是必不可少的。存储系统应该能够提供全局统一命名空间、数据强一致和错误恢复机制。
关键观点4: 系统的可靠性
金融行业的数据通常具有高敏感性，因此存储系统的可靠性至关重要。选择提供冗余和故障恢复功能的存储解决方案，可以确保系统的高可用性。
关键观点5: 成本效益
在选择存储系统时，也需要考虑成本效益。一些存储系统可能提供智能数据分层功能，可以根据数据访问的频率自动将数据迁移到不同的存储层，从而平衡性能和成本。
关键观点6: 其他因素
此外，还需要考虑存储系统的易用性、集成性、扩展性以及技术服务等因素。存储系统应该与现有的基础设施和工具无缝集成，对终端用户友好，具备EB级按需横向扩展能力，能够随着业务的发展轻松扩展存储容量和处理能力。
文章预览
【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
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