主要观点总结
文章介绍了AI大模型的崛起带来的算力需求和数据存储与加载的瓶颈问题。直播中将有4位资深专家深入剖析这些问题，包括数据预处理的优化、分布式存储与计算资源的高效协同以及大模型训练效率的提升。直播时间为3月24日晚20:00至21:30，主题是'破局AI算力瓶颈：数据存储与分析的协同创新'。观众可以通过扫描海报二维码或预约InfoQ视频号直播来观看直播，并可以在文末留言向讲师提问。
关键观点总结
关键观点1: AI大模型的崛起带来的算力需求和数据存储与加载的瓶颈问题。
直播将聚焦这些核心问题，寻求解决方案。
关键观点2: 直播时间和主题。
直播时间为3月24日晚20:00至21:30，主题是'破局AI算力瓶颈：数据存储与分析的协同创新'。
关键观点3: 直播嘉宾和亮点。
直播嘉宾包括大数据技术领域资深专家赵健博、北银金科大数据开发部总经理助理李俊、焱融科技CTO张文涛和数势科技AI负责人李飞。直播将直击痛点，提出系统性优化方案，并探索数据预处理、分布式存储架构与计算资源的高效协同模式。
关键观点4: 观看直播和提问的方式。
观众可以通过扫描海报上的二维码或预约InfoQ视频号直播来观看直播。如果想向讲师提问，可以在文末留言，讲师会在直播中解答。
文章预览
AI 大模型的崛起带来了前所未有的算力需求，但数据存储与加载的瓶颈问题却成为制约发展的关键。如何优化数据预处理？如何实现分布式存储与计算资源的高效协同？如何提升大模型训练的效率？3 月 24 日晚 20:00 ，4 位资深专家将在直播上深入剖析这些痛点！
直播介绍
直播时间 3 月 24 日 20:00-21:30
直播主题 破局 AI 算力瓶颈：数据存储与分析的协同创新
直播参与嘉宾 主持人 ：赵健博，大数据技术领域资深专家 嘉宾 ： 李俊，北银金科大数据开发部总经理助理 张文涛， 焱融科技 CTO 李飞，数势科技 AI 负责人
直播亮点
直击痛点 ：剖析大模型训练中数据存储与加载的瓶颈问题，提出系统性优化方案 技术融合 ：探索数据预处理、分布式存储架构与计算资源（如 GPU）的高效协同模式
如何看直播？
扫描下图海报【二维码】
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