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AI训练存储架构革命：存储选型白皮书与万卡集群实战解析

news 来源：原创 2025/8/25 21:05:44

一、引言

在人工智能技术持续高速发展的当下，AI 训练任务对存储系统的依赖愈发关键，而存储系统的选型也变得更为复杂。不同的 AI 训练场景，如机器学习与大模型训练，在模型特性、GPU 使用数量以及数据量带宽等方面的差异，对存储方案的选择有着决定性影响。此外，随着技术的演进，一种新兴的存算分离的原生全共享存储方案逐渐崭露头角，为 AI 存储带来了新的可能性。本文将深入剖析这三种存储方案，探讨如何依据不同因素进行合理选型，为 AI 训练项目提供全面且有效的存储策略指引。

二、模型类型对存储的影响

（一）机器学习模型

机器学习模型通常处理的数据规模相对较小，模型复杂度有限。在这种情况下，传统存储系统，如集中式存储，往往能够满足其基本需求。其相对简单的架构和管理方式，足以应对机器学习模型训练过程中的数据交互。例如，在小型图像识别任务或简单数据分析项目中，数据集可能仅有几 GB 到几十 GB，传统存储的读写速度和容量能够胜任模型对数据的加载、计算和存储需求。这是因为此类模型训练时，数据读取频率相对较低，对实时性要求不高，传统存储的性能可以保障数据在内存、显存和存储之间的顺利传输。

（二）大模型

大模型训练则截然不同，其需要海量数据来学习复杂的模式和关系。以大语言模型为例，训练数据往往达到数 TB 甚至 PB 级别。这种大规模的数据需求对存储系统的容量和扩展性提出了极高要求。并行文件系统在此场景中展现出明显优势，它能够通过多节点分布式存储和并行处理，快速响应大模型训练过程中的大规模数据读写请求。例如，在处理 TB 级别的文本数据集时，并行文件系统可以将数据分散到多个存储节点，同时进行读写操作，极大提高数据传输效率，确保大模型训练的顺利进行。这是由于大模型训练过程中，数据频繁在多个 GPU 之间交互，对带宽和并行处理能力要求极高，并行文件系统能够有效满足这些需求。

（三）未来存算分离的原生全共享存储

从长远来看，存算分离的原生全共享存储方案在应对不同模型类型方面具有独特的潜力。对于机器学习模型，这种存储可以根据实际需求灵活分配资源，实现存储资源的高效利用。无论是小型数据集还是逐渐增长的数据需求，它都能动态调整存储配置，提供恰到好处的性能支持。而对于大模型，其原生全共享的特性能够更好地适应大规模数据的分布式处理，打破传统存储架构在数据共享和扩展方面的限制。它可以实现跨节点、跨 GPU 的高效数据共享，进一步提升大模型训练的数据传输效率，并且随着模型规模的不断扩大，能够无缝扩展存储容量和性能，避免了传统存储在扩展性上的瓶颈。

三、GPU 数量与存储需求

（一）单个 GPU 情况

在单个 GPU 的 AI 训练场景中，如高校中的小型研究项目或简单算法验证任务，数据处理量相对较小。传统存储系统可以满足其基本的数据存储和读写需求。单个 GPU 在训练过程中对数据的读取和写入速度要求相对不高，传统存储的带宽和 IOPS（每秒输入输出操作次数）能够应对。例如，在使用单个 GPU 进行简单深度学习模型训练时，数据集大小可能在几 GB 以内，传统存储的性能足以支持数据在内存、显存和存储之间的传输。这是因为单个 GPU 的计算能力有限，数据交互相对简单，传统存储的性能足以匹配其需求。

（二）Basepod、SuperPod 情况

当涉及到 Basepod 或 SuperPod 等多 GPU 集群架构时，多 GPU 协同工作需要快速的数据共享和同步，对存储系统的带宽和并行处理能力提出了极高要求。并行文件系统的优势在此时得以凸显，它能够为多个 GPU 提供高速的数据通道，确保数据在不同 GPU 之间的快速传输和共享。例如，在一个由数十个 GPU 组成的 SuperPod 架构中，并行文件系统可以将数据均匀分布到多个存储节点，实现多 GPU 对数据的并行访问，提高整体训练效率。这是因为多 GPU 集群在训练时，数据需要在多个计算节点间快速流转，并行文件系统的分布式架构和高带宽特性能够满足这种复杂的数据交互需求。

（三）未来存算分离的原生全共享存储

对于未来存算分离的原生全共享存储，在单个 GPU 场景下，它可以提供更精细化的资源管理，优化存储资源的分配，减少不必要的资源占用，同时保持较低的成本。而在多 GPU 集群场景中，其全共享的特性将发挥更大的作用。它能够实现 GPU 之间更直接、高效的数据共享，无需复杂的数据迁移和同步机制，进一步提升多 GPU 协同工作的效率。无论是少量 GPU 的小规模集群还是大规模的万卡GPU 集群，这种存储方案都可以根据实际 GPU 数量动态调整资源分配，确保每个 GPU 都能获得最佳的数据访问性能，有效解决传统存储在多 GPU 场景下可能出现的性能瓶颈问题。

四、数据量带宽与存储选型

（一）传统存储适用范围

在机器学习场景下，当数据量相对较小（例如，数据集大小在 100GB 以下）且 GPU 数量较少（单个或少量几个）时，如果数据带宽需求不高（如每秒几 MB 到几十 MB），传统存储系统通常能够满足需求。在这种情况下，传统存储的成本效益相对较高，其管理和维护也相对简单。例如，一些小型企业的机器学习项目，主要用于内部业务流程优化，数据量不大且对实时性要求不高，传统存储足以应对。这是因为传统存储在低数据量和低带宽需求下，其性能足以满足模型训练过程中的数据读写操作，并且其简单的架构使得管理成本较低。

（二）并行文件系统的应用阈值

当数据量达到一定规模（如超过 1TB），特别是在大模型训练场景中，或者 GPU 数量众多（形成 Basepod、SuperPod 等架构）且数据带宽需求较高（每秒数百 MB 甚至数 GB）时，并行文件系统就成为必然选择。例如，在进行大规模图像生成模型训练时，数据集可能达到数 TB，同时需要数十个 GPU 协同工作，此时需要并行文件系统来提供足够的带宽和并行处理能力，以确保数据能够快速在 GPU 之间传输和共享，满足模型训练对数据的高要求。这是由于并行文件系统的分布式架构和并行处理能力能够在高数据量和高带宽需求下，保障数据的高效传输和处理，确保大模型训练的顺利进行。

（三）未来存算分离的原生全共享存储

对于未来存算分离的原生全共享存储，它在数据量带宽方面具有高度的灵活性。在低数据量带宽场景下，它可以通过智能资源调配，以较低的成本提供稳定的存储服务，同时保持一定的性能冗余，以应对数据量和带宽需求的波动。而在高数据量带宽场景，尤其是大模型训练或大规模万卡 GPU 集群应用中，它能够利用其存算分离的架构优势，实现计算和存储资源的独立扩展，支持千万级IOPS。通过优化数据传输路径和共享机制，它可以提供比传统并行文件系统更高的带宽和更低的延迟，确保数据在大规模计算环境下的高效流转。例如，在超大规模的深度学习模型训练中，随着数据量和 GPU 数量的不断增加，这种存储方案能够自适应地调整存储和计算资源的配比，始终保持最佳的性能状态，有效避免传统存储方案在扩展性和性能上的局限。

五、结论

AI 训练项目在选择存储系统时，必须综合考虑模型类型、GPU 数量和数据量带宽等关键因素。传统存储系统在机器学习场景下，数据量较小、GPU 数量少且带宽需求不高时，具有经济高效的优势；并行文件系统则在大模型训练、多 GPU 集群以及高数据带宽需求场景中表现出色，是确保训练效率和成功的关键。而新兴的存算分离的原生全共享存储方案，凭借其灵活的资源管理、高效的数据共享和强大的扩展性，无论是面对小规模的机器学习任务还是大规模的复杂 AI 训练，都展现出巨大的潜力。在实际应用中，应根据具体项目需求进行详细评估，权衡不同方案的优缺点，以做出最合适的存储决策，为 AI 训练项目的高效运行和持续发展提供坚实的存储基础。随着技术的不断进步，存储方案也将持续演进，AI 从业者需要密切关注技术发展趋势，适时调整存储策略，以适应日益增长的 AI 训练需求。

一、引言

二、模型类型对存储的影响

（一）机器学习模型

（二）大模型

（三）未来存算分离的原生全共享存储

三、GPU 数量与存储需求

（一）单个 GPU 情况

（二）Basepod、SuperPod 情况

（三）未来存算分离的原生全共享存储

四、数据量带宽与存储选型

（一）传统存储适用范围

（二）并行文件系统的应用阈值

（三）未来存算分离的原生全共享存储

五、结论

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