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AI时代分布式存储系统优化.docx
资料介绍
存储芯片的AI时代分布式存储系统优化
一、引言
AI训练与推理需要在分布式存储系统中高效访问海量数据，分布式存储系统的性能直接影响AI训练的效率。分布式存储系统的优化方向包括：并行数据读取、数据本地性调度、缓存优化与网络带宽利用。
AI训练数据集的规模从TB级向PB级扩展，分布式存储系统需要在数百至数千个节点之间高效分配数据。NVMe over Fabrics技术使远程SSD的访问延迟接近本地SSD，CXL内存池化使分布式内存资源可以在节点之间共享。2026年，分布式存储系统在AI训练集群中已大规模部署，在数据加载、Checkpoint写入与模型参数分发中发挥关键作用。本文将从架构设计、数据分布、性能优化与关键技术四个方面，对AI时代分布式存储系统的优化进行全面分析。
二、架构设计
2.1 并行文件系统
AI训练集群采用并行文件系统（如Lustre、GPFS），在数百至数千个节点之间高效分配数据。
2.2 数据本地性
分布式存储系统通过数据本地性调度，将数据放置在离计算节点最近的存储节点上，减少网络延迟。
三、性能优化
3.1 NVMe-oF
NVMe over Fabrics使远程SSD的访问延迟接近本地SSD，在分布式存储中实现高性能的数据访问。
3.2 缓存优化
分布式存储系统的缓存通过LRU与LFU算法，在多个节点之间共享热点数据缓存。
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