模型迭代与调优：加速实验周期，释放创新潜能

大模型研发依赖于快速试错与迭代，而存储性能直接影响实验密度：

超参数搜索与AB测试：支持同时运行数百个实验分支，全闪存储可快速加载不同配置的模型与数据集。

小样本动态训练：针对垂直场景的微调任务，需频繁切换数据子集，全闪存储的亚毫秒级延迟确保微调效率。

模型压缩与蒸馏：从大模型到轻量化模型的导出过程依赖高速中间结果存取，全闪存储减少端到端处理时间。

推理与部署：保障低延迟、高可用服务

模型部署阶段对存储的需求常被低估，实则直接影响服务质量和成本：

热模型切换与版本发布：全闪存储支持秒级更新推理集群中的模型权重，实现业务无缝过渡。

动态加载与缓存优化：面对突发流量，高性能存储可快速扩容缓存池，避免因磁盘读取延迟导致的请求超时。

长期成本与生态扩展性

尽管全闪存的单TB成本高于HDD，但其综合TCO（总拥有成本）更具优势：

能耗与空间效率：全闪存密度高、功耗低，可减少数据中心机架占用与冷却成本。

运维复杂度下降：无需针对HDD的IO调度优化，降低软件栈适配成本。