训练环节数据量呈指数级增长，存储系统需具备高效、可扩展的存储能力

存储系统需能够处理各种大小的文件，包括小文件和大文件，同时满足混合读写的性能要求

传统存储系统面对百亿级别规模时难以实现有效的扩展，并且在大量文件数量下无法保持性能的稳定性

不同业务阶段所使用的存储技术以及这些技术对数据访问的要求都有差别

为满足科大讯飞人工智能业务部门在训练、推理业务阶段的存储需求，焱融科技提供数据全生命周期管理的高性能分布式存储解决方案，支持大小文件随机读写，具备高 IOPS 、低时延的读写特性，完美匹配 GPU 计算服务器性能，支持数千台高性能计算节点的并发访问，满足算法模型的快速迭代，有效保障业务部门的数据处理效率。

存放近百亿用于训练的音频、视频、图片文件，单集群峰值带宽近 30+GB/s 

YRCloudFile 具备高带宽、低延时特性，满足 GPU 等计算服务器的计算效率达到饱和，大幅缩短单次训练时间

存储规模灵活建设，满足业务数据扩展，总存储节点数超数百个，年增长率超 300%

多套 YRCloudFile 存储集群部署，实现百 PB 规模的核心训练平台搭建

实现热数据层更加高效的访问，冷数据管理更加智能，有效降低 IT 的 TCO

焱融科技助力科大讯飞释放大规模 AI 集群计算能力

大模型训练阶段要求极高的性能，快速模型迭代

多模态 AI 数据来源维度众多，在性能优化层面较难

亿级混合文件数据读写和元数据查询性能不稳定

焱融科技全闪文件存储 F8000XD 根据大模型训练业务要求，提供高性能低时延存储服务，优化模型训练阶段海量小文件性能。YRCloudFile 采用分布式并行架构，采用数据和元数据路径分离技术，百亿级混合文件数据读写和元数据查询性能稳定，并且可线性扩展，满足智谱 AI 业务性能需求，快速提升迭代能力。

满足数百台高性能 GPU 算力集群对数据访问的需求

高可靠、高可用架构，业务连续性得到保障

百亿级混合文件（大文件和小文件并存场景）数据读写和元数据查询性能稳定

满足 checkpoint、小文件加载等不同的读写模式，提升大模型预训练效率

焱融科技助力智谱 AI，打造大模型训练加速之道

业务数据爆发式增长，海量小文件已达数百亿，存储性能无法满足业务训练需求

随着 GPU 服务器增多，客户端并发数呈指数级增长，标准的文件协议无法支持大规模业务并发读写

在 AI 模型训练过程中，存储端的性能和元数据的性能差，客户端 GPU 资源大量等待，整体训练效率大幅降低

原有容器存储对接上层业务困难，无法为容器化训练提供持久、灵活的数据访问能力

传统存储烟囱式架构和独立数据形式，无法应对大规模系统应用需求

12 台焱融全闪存储 F8000X 组成全闪存储集群，输出 2000 万+ IOPS 和 400GB+ 带宽的稳定性能，完美支持客户 AI 平台计算集群高并发数据访问需求，长期稳定的高负荷运行，整体训练时间缩短了 71% ，助力客户训练业务，大幅提升训练精度。

满足大规模 GPU 计算集群的高并发数据读写访问，焱融私有客户端完美解决标准 NFS、SMB 文件协议的性能瓶颈弊端

满足训练场景百亿小文件的读写需求，解决传统文件存储海量小文件性能影响，提升整体业务效率

焱融全闪一体机充分释放 GPU 算力引擎，加速业务发展需求

分布式架构设计，完美契合业务对于存储系统的扩展性要求和容量要求

持久化容器存储的对接方式，为客户业务走向容器化提供数据存储支持

轻松应对各种数据密集型工作负载性能要求

焱融全闪存储实现与美的集团破千万 IOPS 性能

海尔创新中心本次计划迁移的业务有四个部分，即平面设计业务、3D 设计业务、图形渲染业务和办公 OA 业务。业务驱动发展，数据作为其核心资产，数据管理成为上云首要考量的问题，结合具体业务情况，对存储的需求做出如下分析：

公有云文件系统不能满足客户 Windows 桌面与 Linux 渲染集群场景需求

开源文件系统对于 Windows SMB 共享场景的支持不完善

缺乏在公有云上的需求定制能力和服务能力

用户环境既有 Windows 又有 Linux 系统，需支持不同业务系统对同一目录的共享访问能力

渲染任务需在短时间内完成，存储系统需具备高性能和低时延特点

需支持在线升级和扩容，并能够结合公有云服务实现容灾与备份

海尔创新中心结合业务需求，综合考虑方案成熟度、场景匹配程度、产品能力（功能、性能、多云环境）及后续服务能力，选择使用焱融分布式存储云上部署方案，焱融分布式文件存储 YRCloudFile 提供标准存储服务以及全生命周期数据管理服务，通过分层技术实现数据流动管控，解放业务和运维压力，为用户提供完善存储服务能力。

Windows 和 Linux 系统的目录高速并行访问，为 3D 设计桌面和平面设计桌面提供共享存储

3D 设计师、平面设计师以及办公人员分配属于个人存储空间进行设计工作和日常办公，满足用户的个性化需求

运维针对不同目录下的数据生命周期特点，利用焱融提供的分层技术实现数据流动管控，解放业务和运维压力

焱融科技助力海尔集团上云 加速“智能制造”进程

本次建设是国内省级统一规划运行国家电网项目，省中心及下辖 13 个地市数据中心，承载的业务系统包括“数字孪生”、“人工智能中控平台”、“电力设备设计系统”、“输变电工程监控系统”等专业业务系统和通用办公系统。

技术架构要求全自主可控，满足业务泛用性、扩展性和经济性

业务系统数据量庞大，且有 AI 业务类型和工业设计类型数据，对性能要求严格

设计业务系统和数字孪生等系统，要求数据具备高性能共享能力

整体建设需保证高可靠性要求，保障业务系统稳定运行

结合国家电网的业务需求，此次采用融合部署的方案，即通过焱融分布式文件存储系统 YRCloudFile 承建该项目中的存储平台，通过秒云的容器云产品，实现计算平台的搭建，整体融合部署采用 X86/ARM 硬件平台，符合项目建设的选型要求。相比传统方案，硬件支出成本降低 40%，耗电和机房空间降低 50% 以上，通过融合部署极大的压缩了用户成本支出。同时，本次融合部署算力和存储为数字孪生、人工智能等业务的上线，以及多项新业务系统的开展，提供了强有力的支撑，帮助用户快速提升业务份额。

满足业务要求的高性能和数据共享管理能力

融合部署，有效降低硬件建设成本

YRCloudFile 提供数据全生命周期管理能力

支撑 AI、数字孪生等业务开展，服务已有老业务系统升级

焱融为国家电网打造存算一体的融合基础架构 助推能源行业新基建

越来越多客户选择上云进行相关生产业务，数据从本地存储迁移到云端需要确保完整性和一致性

中国移动云现有自研存储无法满足高性能的业务需求

开拓云上的新兴业务领域，比如基因计算、自动驾驶、视频渲染

焱融科技独家中标中国移动云并行文件存储项目，成功实施呼和浩特、北京、苏州、东莞等多个资源池的产品上线。YRCloudFile 采用 Manila 接口，将自身卓越存储能力完美融入中国移动云，管理界面清晰呈现各目录的容量和性能状态，配合中国移动云的管理组件，实现了对客户的精准服务。

高吞吐量和共享文件访问特性，可以缩短云上业务所需时间

焱融科技高性能存储加速基于移动云的云原生应用落地进程

标准文件接口，无缝对接训练平台，高 IOPS 的访问能力，有效提高业务效率

降低用户的运维成本和复杂性，同时也降低了能源消耗和散热问题

焱融科技高性能存储加速移动云云原生应用落地进程

本项目为人工智能学院医学图形图像研究建设一套人工智能研究平台，主要用于支持人工智能医学影像处理、智能医学图像理解、医学影像分析等方面的科学研究工作。

在医学影像处理、智能医学图像理解和医学影像分析中，涉及海量医学影像数据

研究过程中，需安全存储影像处理、图像理解和数据分析的深度学习模型或其他机器学习模型数据

模型调用需满足低延时、高可靠，以满足对模型有效版本进行轻松访问、复用和比较

研究人员执行的实验和分析可能会生成大量的中间数据、实验结果和分析报告，需长期稳定保存，并且最好能够跟踪实验过程和结果，以支持后续的回顾和复现

对于人工智能医学影像处理和研究平台的存储系统，学院采用焱融 YRCloudFile 分布式存储集群，搭配 200Gb 的 InfiniBand 网络，组合成为一套高性能、高吞吐的存储集群，支撑医学图像处理、智能理解和数据分析等业务需求，该存储架构可扩展性强，容错性高，适应不断增长的医学影像数据集。

目录配额管理和用户/组配额管理，精准分配存储资源、最大化资源利用效率

分布式存储的负载均衡和性能优化确保了高效的数据访问与处理，有效提升医学影像分析和疾病模式识别效率

以软硬件解耦为核心，为医学影像处理、智能医学图像理解及数据分析等业务领域注入创新动能

通过分布式文件存储技术，能够实现数据的无缝扩展，轻松管理不断增长的影像数据集

北邮基于焱融存储构建高性能智能医学研究平台

原始数据来源复杂，需进行数据预处理，包含数据清洗、标准化、去除异常值等流程

为确保数据快速检索，存储系统需满足低延迟的要求

高通量计算下的数据传输优化和数据访问压力的处理

针对计算过程中的海量小文件的读取提出了超高 IOPS 的要求

浙江大学材料学院通过采用焱融高性能分布式文件存储系统 YRCloudFile 搭建了高性能存储平台，加速 AI 新材料科研创新。对于 HPC 平台，YRCloudFile 支持大规模数据的高速读写和并行计算，实现了高并发的数据访问和处理能力，满足浙江大学材料学院高效进行大规模计算任务的要求；对于 AI 平台，通过私有客户端对接，采用独特的 IO 流程优化和并发 IO 处理应对高并发的 IO 读写。同时 YRCloudFile 支持容器持久化存储，使数据存储更加灵活和可扩展，达成对各业务阶段、不同业务组之间的资源管控。

 AI 新材料在高通量计算中，海量小文件数据的读取速度得到了有效的保障

大规模数据的快速读取和处理通过私有客户端得到了有效提升

存储系统读取速度快、响应延迟低，对整个数据处理流程有了一定的帮助

高性能存储提高计算效率，降低数据检索难度

浙大材料学院高性能存储实践，加速 AI 新材料科研创新

高强度的模型训练以及快速迭代的无人驾驶模型，迫切需要提升训练效率

存储需满足海量文件场景下性能稳定

文件存储结构需满足高并发和低时延

需支持 InfiniBand 协议并且支持网络可后期升级

针对客户海量小文件性能问题，焱融科技通过可水平扩展设计的 MDS 架构，实现 MDS 集群化，支持存储多元数据信息，实现元数据处理能力水平扩展的同时，提升海量文件并发访问的性能。 在连接计算和存储的网络上 YRCloudFile 支持全栈网络，通过 RDMA 协议在 InfiniBand 网络中得到了更好的发挥。

方案具备高 IOPS、低时延的特性，推动 GPU 等计算服务器的算力利用效率达到饱和，训练时间大幅缩短

实现在数亿文件场景下，元数据操作性能和小文件访问性能无任何衰减

YRCloudFile 支持 TCP/InfiniBand RDMA 网络，当下建设及未来升级均能很好支持，保障业务的长期发展服务

YRCloudFile 引领自动驾驶存储技术新趋势

随着业务发展，网络升级改造能力成为一个重要的技术升级能力表现

传统 NAS 存储，提供的标准文件协议无法满足在特定的训练场景中提供所需要的性能和并发访问需求

数据类型繁多、数据大小变化大，产生上亿级的海量小文件，给元数据管理、存储效率和访问性能等方面带来巨大挑战

容器计算应用使得容器持久化存储变得尤为重要，完善的运维管理成为业务稳定保障的重要环节

为了解决该公司在自动驾驶训练场景所面临的问题，焱融科技进行了一系列的分析，并从网络改造、存储部署、容器化支持、智能分层等方面提供了一整套高性能、高可用、高扩展的方案

网络架构改变，使得存储性能得到充分的发挥，满足 GPU 算力服务器的计算效率达到饱和，从而将单次训练时间由一周缩短至数小时

标准容器对接方式，实现上层业务平台大规模管理和使用企业级持久化存储需求

分布式存储架构，解决传统存储烟囱式的架构带来业务性能需求和大规模应用需求

多副本的冗余机制，大规模应用系统提供更高级别的数据保护

单次训练时间从一周缩短至数小时，YRCloudFile 高性能分布式存储充分释放 GPU 算力潜能

在自动化驾驶的全流程数据管理中，由于不同阶段的需求差异，需要提供多样化的存储服务

在训练和推理阶段，存储系统需要具备高效的数据读写能力和低时延

存储需保障数据可靠性及业务连续性

存储需具备高并发能力，可满足数百台 GPU 算力集群共同访问

在文远知行与焱融科技的合作中，焱融科技为自动化驾驶模型生产过程提供了核心存储方案及产品，支持 POSIX、NFS、SMB 等协议，确保了数百台 GPU 服务器集群的稳定访问，还具备强大的网络性能，支持 InfiniBand 和 RoCE ，实现了网络聚合和低时延特性。 焱融 F8000X 全闪存储集群为文远知行提供了高达数百 GB/s 的存储集群带宽和千万级 IOPS 性能，从而满足了模型快速迭代的要求。

F8000X 集群有效提升了模型训练和推理效率

F8000X 具备高扩展能力，满足业务快速增长的数据管理要求

F8000X 采用丰富管理特性，满足多项业务组使用存储的要求

F8000X 高可靠、易管理，运维成本低

焱融全闪存储 F8000X 助力自动驾驶模型高效训练与推理，解锁全新速度

传统存储性能和容量扩展受限，无法匹配业务发展和模型迭代要求

传统存储性能优化单一，无法满足海量混合文件使用的 AI 场景

传统存储网络固定，无法灵活升级，不满足未来业务发展

元数据在查询和管理等流程中性能表现差

针对自动驾驶技术发展过程中的数据处理流程挑战，焱融科技提供了一站式数据服务平台解决方案。该方案通过减少数据重复拷贝时间、突破算法长尾场景难点、提高海量数据性能，为客户自动驾驶技术的发展提供了有力支持。此外，焱融科技还通过私有客户端的方式，提供了多级智能缓存功能，进一步提高数据处理的性能和效率。

存储性能和容量可以根据业务发展需求灵活调整，满足不断增长的数据存储和处理需求

通过多客户端并发的技术实现，加速数据处理和模型训练过程

通过 YRCloudFile 的多元数据 MDS 服务，有效提高海量训练文件的读写效率

飞步科技 x 焱融 YRCloudFile：大幅提升训练效率，开启智驾新纪元

打造一套全校统一的云盘系统

面临数据量巨大、各类混合大小文件、容器化部署等多重挑战

传统的 NAS 已然无法满足性能、海量数据存储以及容器存储优化的需求

焱融科技提供的高性能分布式文件存储解决方案轻松应对海量小文件场景，在存储各类视频、文档和图片等多样数据时，依旧保持稳定高效的访问性能。YRCloudFile 出色的水平扩展特性可应对学校不断增长的数据存储需求，并有效解决容器持久化存储难题。

打造高性能、可扩展的分布式存储支撑平台，性能提升 17 倍、可靠性提升 3 倍

成功解决海量小文件性能问题，让云盘业务效率飙升 35% 

支持 Kubernetes 的 FlexVolume 和 CSI 接口，巧妙实现数据跟随服务，降低计算成本 40% 

海量 PV 场景迅速定位热点，实时监控 Pod 、PV、PVC 关联关系

大幅提升云原生容器管理效率，每年节省 50% 运维和服务开销

焱融科技助力高校云盘升级：性能提升 17 倍、运维服务开销节省 50%

传统存储无法满足百万级的 IOPS 能力

测序平台数据量快速增加，元数据量也呈现高增长，出现容量瓶颈

传统存储无法与基因分析的 HPC 算力集群适配，造成计算资源的浪费

无法满足海量大文件存储场景的高聚合带宽性能需求

低效率的通信方式无法应对高并发的 IO 读写

焱融科技为极智基因生物医学平台提供了高性能高可靠的存储底座，总建设规模超过 PB 级容量，提供百 GBps 带宽性能，满足大规模高性能计算集群对数据的并发访问需求，为生物医药检测、基因测序及生物信息学分析、肿瘤防治、遗传病研究、药物研发工作提供数据存储和管理服务，助力极智基因提升开发新药研发和基因分析的效率。

满足大规模计算集群并发访问，匹配算力资源，提升基因测序和医药推理效率

建设容量达 PB 级，实现百亿级规模文件数量存储，满足海量业务实验数据存储

分布式架构实现横向扩展能力，满足业务快速发展所需数据增长的管理要求

运维简单，图形运维界面，功能策略设定丰富，无改造学习成本

YRCloudFile 提供全数据全生命周期管理和 GDS 功能，满足未来算力扩展需求

焱融存储为极智基因打造高性能生物医学平台

企业内基于容器和 Kubernetes 的应用正快速扩张，需构建容器持久化存储平台

在容器计算高并发，秒级容错的要求下，持久化存储技术方案亟待完善

基于容器计算方式，存储应具备企业级存储管理运维功能

基于容器计算方式，存储应具备多种读写模式的策略服务

焱融科技 YRCloudFile 成功助力华控清交核心产品 PrivPy 无缝对接 Kubernetes 平台，帮助客户突破云原生环境下的存储瓶颈，高效稳定地提升了数据中心数据存储容量及访问性能，开拓政府监管、数据交易、联合挖掘、数据增值等场景中保护多方数据隐私的业务。

通过 YRCloudFile 管理界面对 PV 进行读写带宽、IOPS 等性能分析，实现 PV 热点定位、PV Quota、Resize、QoS 等功能

支持 ROX、RWO、RWX 等多种读写模式，完善容器计算多种模式的使用

支持磁盘故障和节点故障自动检测机制，当磁盘或节点发生故障时，可通过数据冗余机制提供数据的持续访问，不影响业务的正常运行

拥有在线可扩展功能，单集群可承载百亿以上文件，帮助用户实现政府监管、数据交易、联合挖掘、数据增值等场景高效的数据服务

焱融科技为华控清交提供容器持久化存储

政府网站集约化平台作为重要的政务业务服务平台，访问并发高、数据种类多样、业务连续性要求高，对数据存储的可靠性、稳定性及并发性能带来了极大的挑战

引入新的应用架构 Kubernetes，业务部署效率、灵活性及可用性在得到极大提升的同时对存储系统又提出了新的接口需求

大规模的使用导致业务数据增速快、增量大且需要长期的数据留存，存储的容量和扩展性成为了影响业务扩展的瓶颈

焱融科技 YRCloudFile 分布式文件存储为用户提供标准的 CSI 容器接口，对接业务容器平台，提供持久化的数据存储能力，通过私有客户端和标准 NAS 协议对接高性能文件业务和传统文件业务，满足不同类型业务对存储的不同需求，分布式横向扩展架构满足业务长期运行及数据增长的存储需求，智能数据分层有效的对数据进行冷热分层管理，降低整体建设成本。

YRCloudFile 提供 GB 级的带宽满足客户海量用户并发访问的需求，优化客户网站访问体验

标准 CSI 对接 Kubernetes 业务容器平台，解决容器业务数据的存储问题

提供容器平台的存储使用监控，简化客户运维管理，提升运维效率

分布式存储架构，满足存储按需扩容，适应业务数据的快速增长

通过分层技术实现冷热数据的管理，降低了客户的存储建设成本

从容器存储到扩容，YRCloudFile为政府网站集约化平台提供全方位存储支持

该项目建设内容复杂，包括视频监控平台、传输网络、前端监控点、车牌识别、可视化指挥等业务系统

大容量高性能的后端存储是支撑整个业务系统的基础，是建设关键环节

核心业务系统均使用文件接口进行视频及图片的读写，集中式文件存储难以支持单集群有效存储的容量需求

需支撑前端数千高清摄像头的性能，支持 6GB/s 以上的读写带宽

要求磁盘利用率高于 60%，且具备横向扩展能力以应对视频监控数据的爆炸式增长

为满足武汉平安城市视频监控项目需求，焱融科技提供“ YRCloudFile +集中式 SAN 阵列”的存储解决方案为平安城市提供按需建设、在线扩展、高性能、支持海量文件、高磁盘利用率、高可靠、成本可控的存储解决方案，磁盘利用率超过 70%，有效控制基础平台成本，极大提升监控数据的存储及调取效率，资源整合度高，提供统一命名空间，支持标准存储协议，满足流媒体业务和智能应用业务需求。

YRCloudFile 高性能分布式架构及性能优化，提升数据读写效率，整个文件存储集群提供超过 6GB/s 的整体带宽

保障文件存储系统的持续扩容，同时维持单一的文件系统命名空间，为上层平安城市相关应用提供通用的文件存储接口，实现统一管理

YRCloudFile 整体方案的磁盘利用率高达 70%，有效控制总体成本

看平安城市的海量存储如何炼成

医院采用 DAS 或 NAS 阵列作为 PACS 系统存储导致数据管理分散、容量扩展困难、建设成本增加

随着医院数据量的激增，数据自动流转、存储和管理成为 PACS 系统存储建设挑战

当前医院影像系统采用文件接口访问数据，文件大小难把控、文件数据量增长极快

PACS 系统所产生的数据以非结构化文件数据为主

调阅病例和读片时间会成为医院当前就诊水平的一个判断标准，医疗数据亟需快速读取、整合

为了解决数据分散、容量扩展性差、建设成本高等问题，医院对存储系统进行了改造，主要优化了存储架构、网络和应用访问端。采用YRCloudFile 分布式文件存储，在不断扩展的单个命名空间中提供数百 PB 级的存储容量，轻松应对大量就诊数据。YRCloudFile 的横向扩展架构使得业务应用节点能够像访问本地文件系统一样通过文件系统访问数据，提高了医生工作站调取病人数据的效率。此外该系统还提供标准的文件访问接口，无缝对接各 PACS 系统的上层应用。通过智能分层功能，根据客户需求定义冷热数据层，热数据层为 PACS 系统提供高性能访问特性，而冷数据在低成本对象存储中保存，有效降低总体存储成本。

在基于 YRCloudFile 构建的存储系统方案中，热冷数据可进行统一管理，数据能够自由流动

分布式软件充分发挥硬件性能，私有化协议支持业务端的高效访问

业务系统整体阅片读取数据的效率提升一倍

PACS 系统在访问冷数据时，医生无需提前提交工单，直接在系统中即可调阅

整体存储方案成本比传统的分级存储方案节约近 80%

架起医院就诊“快车道”，YRCloudFile 打造智慧 PACS 存储系统

需要提高业务系统的开发测试效率和敏捷度，以适应快速变化的市场需求和业务需求

利星行在生产系统中逐步采用容器技术，无法长时间稳定可靠地完成既定生产任务

利星行目前使用基于 NFS 协议的传统存储系统，无法满足核心生产系统的需要

为了满足核心生产业务上的容器存储持久化需求，需确保容器中数据能够在容器重新启动或迁移后仍然可用

需要实现数据的高可用性，以确保在任何故障情况下都能够恢复数据并继续业务运营

焱融科技为利星行设计了容器持久化存储解决方案，并在客户的 VMware 环境及容器平台展开全面测试，涵盖了界面使用、数据传递、业务流程以及运维管理等四大方面。在满足客户存储需求的同时，焱融科技超预期地为客户提供了静态和动态的 PV 创建功能，以及其他企业级功能，例如 PV 配额、调整大小和 QoS 等，帮助客户更为高效、可靠地进行数据存储管理。

无缝对接容器编排及管理平台，实现自动化调度使用

支持有状态容器应用实现跨节点快速重建

拥有卓越读写性能，满足容器中 MySQL 等数据库应用对随机 IO 性能的苛刻要求

与 Prometheus 监控平台无缝对接，实现运维监控自动化，赋能系统出色完成自动化管理

焱融科技为利星行机械打造持久化容器存储方案，实现高效管理与卓越性能

芯片开发人员需在严格的时间内完成更多的设计仿真和分析

EDA 自动化设计、芯片设计及制造环节产生大量非结构化数据

高拓讯达的 EDA 存储优化

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