【摘要】大模型训练的算力规模持续扩张，GPU 算力不断提升的同时，数据访问瓶颈对系统整体性能的影响愈发突出。本地存储性能优异但扩展性有限，对象存储在成本与扩展性上具备优势，却在海量小文件、高并发场景下面临吞吐不足的问题，团队往往需要在二者之间艰难取舍。 为此，分布式文件系统成为平衡高性能与可扩展性的关键方案 阅读全文