北京
AI工作负载有两个至关重要的阶段:1.模型训练，算法依靠大量数据集来学习识别模式。2.推理，经过训练的模型依据这些模式做出预测。每个阶段对存储在部署规模、性能要求、以及数据访问等方面的需求也不尽相同。
一家研究机构通过AI模型训练解决各个领域复杂问题，需要庞大多样的数据集，对AI模型进行有效训练。存储应具有大文件140GB/s的读带宽，还要有处理小碎文件的低延时IOPS。这种高性能对于加速AI训练至关重要，因为AI工作负载中会出现典型密集型随机读/写。只有高效处理数据流，才能保证计算资源（如GPU）连续运行而没有延迟。
此外，存储解决方案要搭配该研究机构的Lustre高性能并行文件系统，还需要4PB存储空间保存大量训练产生的冷数据。
EonStor GS 5000U高性能2U24盘位U.2 NVMe SSD统一存储解决方案，可实现50GB/s带宽，1.3M IOPS，以及0.3 ms延迟，对于处理密集的AI训练数据非常理想。
配置
1. 机型: GS 5000U x 3 + JB 3090 x 3
2. 通道板：100GbEx 4 (每个设备)
3. 硬盘: 15.68TB U.2 NVMe SSD x 72 ( GS 5000U) + 18TB HDD x 270 (JB 3090)
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