随着大模型参数规模突破万亿级，AI训练对数据存储与预处理效率的要求已达到临界点。传统存储架构在面对PB级非结构化数据时，暴露出I/O延迟高、元数据管理低效、数据流转耗时等问题。同时，数据预处理环节中，特征工程耗时占比高达40%-60%，成为制约模型迭代速度的核心瓶颈。本文将从存储架构革新与预处理流程优化两大维度，探讨全链路加速方案。