存储挑战
高性能存储需求
AI 模型训练和推理要求存储系统具备极高的读写性能与低延迟响应能力，以支持万亿级参数模型的高效数据处理和满足实时或高并发场景下的应用性能需求。
超大规模支撑能力
AI 存储系统必须具备出色的容量扩展性，以应对 PB 至 EB 级别的数据量增长，并能够高效管理成百上千节点及数亿文件，满足大规模 AI 模型不断增长的数据存储与处理需求。
国产化兼容性
智算中心在建设过程中，存储系统需要支持多种架构的处理器服务器设备以及国产化操作系统，以确保不同设备之间的无缝集成和高效协同工作。
存储与计算协同优化
AI 智算中心需优化存算比例配置，以实现数据的高效流动和共享，减少延迟和功耗，从而最大化系统性能和模型训练效率。
解决方案
焱融科技面向国产化智算中心的需求，推出了基于 F8000X 全闪存储一体机的高速数据处理解决方案，以实现超高性能和可扩展性。该方案采用了先进的高性能分布式并行文件系统 YRCloudFile，优化了 NVMe SSD 以及高速无损网络的数据访问和效率，不仅确保了对大文件的高带宽传输，同时还优化了对海量小文件的处理能力。该解决方案以高带宽、高吞吐、低时延和高 IOPS 的卓越存储性能，为智算中心提供了强大的支持，使其能够充分发挥 GPU 算力集群的最大效能。
方案优势
强大的技术实力
适配主流的 NVIDIA GPU 服务器和国内高性能算力服务器，通过高性能网络的支持，灵活兼容市场主流硬件平台。国产化生态深度适配鲲鹏硬件平台和国产 SSD 闪存，兼容国产操作系统，无缝对接国产云平台。
业界领先性能
IO500 业界领先性能，为 AI 算力资源提供强大的支持，确保了AI 应用的高速运行和数据处理能力。
超大规模的数据支撑
具备横向扩展能力以应对不断增长的数据量需求，为智算平台提供庞大的数据存储空间。
灵活的数据流转能力
焱融 DataLoad 功能增强了智算平台的数据流转效率和灵活性，支持对象存储和文件目录之间的数据迁移，实现数据的预加载和按需加载。