用想象力经营AI，0-15 套存储集群实现AI“加速生长”

随着AI技术持续快速发展，各行各业逐步开启了AI赋能业务的新模式，海量数据已经成为驱动AI发展的“动力源”。数据决定了AI的训练效率，有效的数据管理也成为提升AI训练效率的关键。然而，随着AI应用边界持续拓展，数据容量呈现指数级增长，数据增长给数据存储提出了更高的要求。很多企业所面临的难题是如何以有限的成本存储海量数据并快速进行AI训练。

本篇文章，焱融科技将试图通过国内某家在语音及语言、自然语言理解、机器学习推理及自主学习等领域保持着国际前沿技术水平的 AI 领域企业的实际案例，带领大家了解当前数据存储在 AI 领域的技术发展现状，以便企业在海量数据、有限成本的背景下实现AI“加速生长”。

集群规模极速扩容，海量数据稳妥安放

该 AI 企业在训练过程中所产生的数据量非常庞大，一小时内所产生的数据量就已达 TB 级别。随着业务的不断发展壮大，为了提升AI训练效率，加快AI应用的落地速度，该企业训练集群规模急速扩容至15套之多。集群规模的急速扩容带来了数据急剧增长的问题，不仅存储压力巨大，并且对存储的性能要求极高，原本的存储系统已经无法满足当前的需求。

此时，该企业迫切需要一套大容量、高性能的存储系统来满足不断增长的业务数据需求。焱融科技YRCloudFile分布式存储系统映入了该企业技术人员的眼帘。

焱融助力：15套存储集群下AI训练提效3倍

焱融科技YRCloudFile分布式存储系统应用于该 AI 企业后，很好地解决了该企业面临的存储瓶颈问题。首先，YRCloudFile存储系统帮助该企业很好地解决了海量数据安放的问题。YRCloudFile存储系统支持EB级容量，能够满足该企业海量数据存储的需求。其次，YRCloudFile存储系统能够提供很高的性能。YRCloudFile存储系统采用全闪存架构，能够提供高达数百GB/s的吞吐量和数百万IOPS，满足了该企业对存储性能的要求。最后，YRCloudFile存储系统具有良好的扩展性。YRCloudFile存储系统采用分布式架构，可以随着业务需求的增长而不断扩展，满足了该企业集群规模急速扩容的需求。

该 AI 企业技术人员表示：“自焱融科技YRCloudFile分布式存储系统应用到我们企业以来，解决了我们海量数据的存储难题，而且在数据存储的性能、成本和扩展性方面有了很好的提升。尤其是在AI训练方面，效率提升了近3倍，原本需要数周的时间才能完成的训练任务，现在仅需数天即可完成。焱融科技YRCloudFile分布式存储系统让我们在AI领域的技术发展中如虎添翼。”

结语

焱融科技YRCloudFile分布式存储系统不仅可以满足该 AI 企业的数据存储需求，而且可以帮助该企业提升AI训练效率，加速AI应用的落地速度。这套系统可以帮助更多的AI企业快速发展壮大，从而推动我国AI产业的繁荣发展。