深度解析CPFS 在 LLM 场景下的高性能存储技术
本文深入探讨了CPFS在大语言模型（LLM）训练中的端到端性能优化策略，涵盖计算端缓存加速、智能网卡加速、数据并行访问及数据流优化等方面。重点分析了大模型对存储系统的挑战，包括计算规模扩大、算力多样性及数据集增长带来的压力。通过分布式P2P读缓存、IO加速、高性能存算通路技术以及智能数据管理等手段，显著提升了存储系统的吞吐量和响应速度，有效提高了GPU利用率，降低了延迟，从而加速了大模型的训练进程。总结了CPFS在AI训练场景中的创新与优化实践，为未来大模型发展提供了有力支持。
