对象存储

AI训练存储若只看厂商峰值带宽，可能在真实作业中被小文件、元数据、缓存失效或故障恢复拖垮。文章从训练与推理的访问模式出发，比较并行文件系统、对象存储和近计算缓存的边界，强调缓存收益取决于命中率而非容量，并给出覆盖吞吐、尾延迟、一致性与恢复能力的生产验收思路：企业该如何避免高性能与低成本之间的错配？