滴滴新一代大模型存储架构设计与踩坑之路

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项目背景 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习训练已成为推动行业智能化转型的关键力量。这些大模型以其强大的语言理解和生成能力，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等多个领域展现出极大的潜力。然而，机器学习的训练与部署对存储系统提出了前所未有的挑战。海量的训练数据、复杂的模型结构以及高频的数据读写需求，使得传统的非结构化存储方案难以胜任。 滴滴不断致力于提升用户体验，积极拥抱人工智能技术，在探索过程中，也遇到了数据存储与处理的瓶颈。 传统的存储系统往往只支持单一协议，数据在不同协议间的转换不仅耗时费力，还极大地影响了机器学习模型的训练效率和部署速度。具体问题表现如下 ： 机器学习等业务数据非常多，最少百PB级别存储量，主要小文件为主，基本上每个卷文件数达到几千万到百亿之间 ………………………………