在AI场景下，存储架构的选择需要考虑数据的规模、访问模式（读取密集型或写入密集型）、I/O性能要求、数据持久性、扩展性和成本等因素。以下是一些常见的存储架构及其优势：
- 文件系统存储：
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- NAS (Network Attached Storage)：如阿里云NAS等，提供高可用、可扩展的网络文件共享服务，适合于AI训练过程中模型文件和大量非结构化数据的存储需求。优势在于能够实现多节点并行读写，支持大规模数据集的快速访问，并且可以与计算资源分离，灵活扩展。
- 分布式文件系统：
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- HDFS (Hadoop Distributed File System)：专为大数据处理设计，尤其适用于需要大量顺序读写的场景，比如AI训练前的数据预处理阶段。
- GlusterFS、CephFS：这些分布式文件系统提供了高度可扩展性和容错能力，对于PB级甚至EB级数据量的大模型训练数据存储是理想选择，通过分布式的架构保证了高并发读写能力和大容量扩展。
- 对象存储：
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- S3兼容的对象存储服务（如AWS S3、阿里云OSS等）：特别适用于长期保存海量模型版本、训练日志和结果数据，具备近乎无限的扩展性，同时提供了细粒度的访问控制和强大的检索功能，但通常更适合用于冷数据存档和按需访问的场景。
- 高性能并行存储：
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- Lustre、BeeGFS、GPFS：这类存储系统针对高性能计算环境优化，具有极高的带宽和低延迟特性，适合对AI计算集群进行高速缓存或者临时数据交换，以加速大规模模型训练过程中的I/O速度。
- 存算一体架构：
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- 存内计算技术结合新型存储介质（例如基于QLC NAND的SSD），使得数据无需经过CPU和内存直接在存储设备上进行运算，从而减少数据传输瓶颈，提高效率，降低功耗，对于边缘计算和特定AI应用中能有效提升性能和寿命。
- 混合存储方案：
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- AI企业可能采用多种存储组合，如将本地NVMe SSD用作高速缓存层，后端使用分布式文件系统或对象存储作为主存储层。这样既能满足高I/O性能需求，又能在不牺牲总体成本效益的前提下应对PB级别的数据挑战。
- 超大规模云存储解决方案：
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- 超大规模的AI训练往往依赖于云计算平台提供的存储服务，这些服务整合了上述多种存储技术，可以根据业务需求动态调整存储配置，实现弹性扩容和降本增效。
每种存储架构都有其适用的场景和独特优势，实际选型时应根据具体AI工作负载特征和业务目标来权衡。随着AI大模型时代的到来，存储架构的设计趋势更倾向于高带宽、低延迟、高可靠性和经济高效的解决方案。
