大模型训练与推理：存储需求的差异及高性能全闪存储的效能提升

在人工智能高速发展的当下，大模型如Deep Seek、通义千问、文心一言等在自然语言处理、图像识别等领域取得了卓越成就，推动了智能应用的边界不断拓展。从智能语音助手到自动驾驶，从医疗影像诊断到金融风险预测，大模型正深度融入各行业，成为数字化转型的关键驱动力。然而，大模型的开发与应用离不开强大的存储系统支撑，因为无论是模型的训练还是推理阶段，都对存储提出了截然不同却又同样严苛的要求。今天，就让我们深入剖析大模型在训练、推理过程中存储需求的差异，以及高性能全闪存储如何在这两个过程中大幅提升效率。

一、大模型训练与推理的存储需求差异

（一）训练阶段：海量数据吞吐与高并发访问

大模型训练是构建智能应用的地基，其核心在于利用海量数据对模型参数进行反复优化。以一个拥有数十亿参数的大型语言模型为例，训练数据集可能包含数以千亿计的文本片段，数据量轻松达到数百 TB 甚至数 PB 级别。在训练过程中，这些数据需要被不断地读取、传输至计算单元（如 GPU），以供模型学习其中的模式和规律。这就要求存储系统具备极高的数据吞吐能力，能够快速、持续地将大量数据输送到计算设备中，避免因数据供应不足导致计算资源闲置，从而影响训练效率。

同时，现代大模型训练通常采用分布式架构，多个计算节点协同工作以加速训练进程。每个节点在训练的不同阶段可能需要同时访问存储系统中的不同数据块，这就带来了高并发的存储访问需求。如果存储系统无法有效处理并发请求，就会出现数据读取延迟增加、甚至数据冲突等问题，严重拖慢训练速度。因此，训练阶段的存储系统必须能够支持大规模的并发连接，并确保在高并发情况下数据读取的稳定性和高效性。

（二）推理阶段：低延迟与高随机读取性能

与训练阶段不同，大模型推理更多地面向实际应用场景中的即时需求。例如，当用户向智能客服提问时，系统需要迅速调用已训练好的模型，基于用户输入的问题进行推理计算并给出准确回答。在这个过程中，存储系统面临的主要挑战是低延迟和高随机读取性能。

推理任务通常是随机触发的，且每次推理所需的模型参数数据可能只是存储中的一小部分，但对响应速度的要求极高。以自动驾驶场景为例，车辆需要实时对道路状况进行识别和判断，任何延迟都可能导致严重的安全后果。因此，存储系统必须能够在极短的时间内（通常为毫秒级甚至微秒级）完成对模型参数的随机读取操作，并将数据快速传输给计算单元，以确保推理结果的及时性。这就要求存储系统具备出色的随机读取性能和极低的延迟特性，以满足实时性要求极高的应用场景。

二、高性能全闪存储在大模型训练与推理中的效率提升作用

（一）大模型训练：加速数据流转，提升训练效率

高性能全闪存储在大模型训练中发挥着至关重要的作用。首先，其基于闪存介质的高速读写特性，能够显著提升数据吞吐能力。相比传统机械硬盘，全闪存储的顺序读写速度可达到数 GB/s 甚至更高，随机读写 IOPS（每秒输入输出次数）也能达到数十万甚至上百万级别。这意味着在训练过程中，数据能够更快地从存储系统传输到计算设备中，减少数据传输等待时间，从而加速模型的训练迭代速度。

例如，在分布式训练环境下，绿算技术NVMe - oF高性能全闪存储（GP5000/6000系列）通过高通量的网络以及优化数据路径，能够实现存储系统与多个计算节点之间的高速数据传输。结合轻舟系列FPGA加速卡可以采用的先进数据压缩和加密算法，不仅提高了数据传输的安全性，还进一步提升了存储系统的有效带宽利用效率。通过这种方式，绿算技术的全闪存储解决方案确保了海量训练数据能够迅速、准确地到达各个计算节点，充分发挥 GPU、NPU 等高性能计算资源的计算能力，大幅缩短模型训练周期。

此外，高性能全闪存储系统通常具备先进的缓存管理和数据分层技术。在训练过程中，系统能够智能地将热点数据（如频繁访问的训练数据集片段）缓存到高性能存储层，进一步加快数据读取速度。同时，通过合理的数据分层策略，能够有效利用不同性能级别的存储介质，在保证数据存储成本效益的同时，最大化存储系统的整体性能输出，为大模型训练提供持续高效的数据支持。

训练过程中常常面临各种软硬件故障，导致任务延迟甚至中断，目前绿算技术的NVMe – oF全闪存储结合高通量高可用的ROCE v2传输网络，能有效提升Checkpoint效率，提升算力集群的综合效能，充分释放数据生产力。