1 大模型存储业务背景

1.1 大模型业务的存储需求

大模型业务存储承载三类核心数据：训练数据集、模型权重 checkpoint 文件、推理业务产生的会话日志。训练过程会频繁读取海量数据集，训练中断保存大体积权重文件，对存储吞吐、IO 性能都有很高要求。

1.2 存储规划不到位带来的问题

①普通磁盘 IO 速度不足，GPU 算力经常等待数据读取，显卡跑不满，浪费昂贵算力。

 ②没有区分冷热数据，训练热数据存低速存储，归档历史模型占用高性能存储资源。

 ③多卡分布式训练时，多节点同时读取数据集，存储并发能力不足，出现读取卡顿。

 ④模型权重版本缺少管理，大量版本文件杂乱堆积，难以回溯历史实验。

2 天翼云息壤平台存储配套能力

2.1 分级存储与文件管理能力

天翼云息壤平台搭配分级存储方案，热数据集、正在训练的 checkpoint 存高速并行存储；历史归档模型、过期日志归档至低成本存储。平台内置数据集版本、模型版本管理，实验版本可回溯，支持多计算节点并发访问文件系统，适配分布式训练场景。

2.2 存储方案适用业务场景

①大规模大模型训练任务，多卡集群并发读取海量数据集。

②科研多课题组，区分正在使用热数据和归档历史实验文件。

③私有化一体机场景，本地高性能存储，全部模型数据集不出机房。

④混合云模式，热数据本地存储，归档数据可下沉云端低成本存储。

3 大模型存储规划实操要点

3.1 冷热数据做分层存放

高频访问训练数据使用高速存储，历史归档数据迁移低成本存储，平衡性能和采购成本。

3.2 预留充足存储扩容空间

模型 checkpoint 文件体积庞大，预估存储容量时预留冗余，避免训练中途磁盘占满任务失败。

结语

存储是大模型训推业务的底座，存储短板会直接抵消高端 GPU 硬件的投入价值。天翼云息壤配套分级存储体系，兼顾读写性能、版本管理与成本，做好冷热分层与容量预留，保障大模型业务平稳运行。