AI 工作负载的存储设计：数据集、模型与结果如何管理

GPU 很昂贵，让 GPU 等待数据是一种常见浪费。良好的存储设计既要提供吞吐，也要保证重要数据不会随实例销毁而丢失。

临时盘用于高速工作区

实例本地盘适合缓存数据集、解压文件、编译产物和中间结果。它通常延迟低、吞吐高，但生命周期可能与实例绑定，不应保存唯一副本。

持久卷保存持续使用的数据

模型权重、检查点、Notebook 和需要跨重启保留的工作目录适合放在持久卷。创建前应估算容量增长，并明确停止实例后是否继续计费。

对象存储承担归档和共享

大型数据集、最终模型和结果文件适合存入 S3、OSS 等对象存储。它便于跨实例共享，也适合作为长期备份，但大量小文件读取可能需要先打包或建立缓存。

推荐的数据流

任务开始时，从对象存储把所需数据同步到高速工作区；训练过程中定期把检查点写入持久卷或对象存储；任务结束后上传最终产物，并清理临时文件。

存储设计的关键不是把所有数据放在同一个地方，而是根据访问频率、可靠性和成本分层。这样既能提高 GPU 利用率，也能降低数据丢失风险。

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关于方舟智算：方舟智算提供按需 GPU 算力，支持训练、推理与图像生成等工作负载。可在算力市场比较可用节点与报价，或免费注册后创建第一个实例。

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