AI 浪潮已至：数据基石决定模型高度

随着大语言模型（LLM）与多模态模型的参数量和数据量呈指数级增长，AI 技术正以前所未有的深度与广度变革千行百业。从国内顶尖 AI 模型登顶全球 SOTA，到各大智算中心竞相追逐更高的算力，这场智能革命的背后，是对数据存储和处理能力的极致渴求。

一个典型的 AI 工作流，从海量数据采集、清洗预处理，到 GPU 集群的高并发训练，再到最终的模型推理服务，每一个环节都对数据 I/O 提出了严苛挑战。任何环节的瓶颈，都会直接导致昂贵的 GPU 算力闲置，严重拖慢研发效率。

XSKY星辰天合深耕分布式存储领域多年，凭借在金融、运营商等关键行业服务超过 3000 家客户的深厚积累，深刻理解大规模数据管理的复杂性。如今，我们将久经考验的企业级能力注入 AI 领域，以 XEOS 对象存储为核心，成功为某头部 AGI 厂商 M、某国家级 AI 实验室、某大型智算中心等数十家 AI 头部用户提供了稳定、高效的数据底座，支撑客户在 AI 浪潮中乘风破浪。

分层建设：AI 基础设施的必然趋势

面对 AI 全生命周期中迥异的数据访问需求，单一存储类型已难以为继。“全闪+混闪”的分层建设，已成为业界平衡性能与成本的必然选择。

一个典型的 AI 分层数据湖架构如下：

• 数据预处理平台：负责原始数据的采集、清洗、标注和增强，产生海量温冷数据。

• 高性能存储层（热层）：通常由全闪存介质构成，直接对接模型训练和推理任务，满足其对低延迟、高带宽、高 IOPS 的极致性能要求。

• 大容量存储层（温/冷层）：通常由混闪或大容量 HDD 介质构成，负责承接海量原始数据、中间数据和归档数据，追求极致的成本效益。

通过分层，企业可以将最宝贵的全闪资源用在刀刃上，同时以更经济的方式存储海量数据。然而，理想的架构在落地时却常常遭遇骨感的现实。

传统分层建设的三大“痛点”

传统的分层存储方案，看似美好，实则在数据流动的“最后一公里”隐藏着三大核心痛点，严重制约了 AI 的效率。

1、“盲目”的数据流动

传统方案大多基于数据的创建时间（mtime）进行分层。这意味着，一个正在被高频访问的热点训练集，可能仅仅因为“到期”就被“一刀切”地降级到慢速的混闪池，导致训练任务性能骤降，GPU 大量空等。

2、“割裂”的命名空间

数据在不同存储层之间流动，往往需要数据科学家手动在不同路径、不同挂载点之间进行切换。这不仅增加了操作的复杂性，更容易因路径错误导致训练失败，浪费宝贵的计算资源和时间。

3、“高昂”的隐性成本

为了缓解性能问题，企业不得不将更多数据保留在昂贵的全闪存层，或者在数据被降级后，再耗费大量时间手动将其“拉回”热层。这种反复的数据“搬运”和过度的资源冗余，极大地推高了整体 TCO（总拥有成本）。

某大型智算中心就曾面临此困境：原有开源方案缺少智能分层能力，数据预处理效率低下，导致 GPU 等待时间过长，无法实现热数据高性能训练、冷数据自动归档的顺畅流转。

XEOS 智能数据湖：让数据“按需”流动，为性能“自动”加速

注：XEOS 智能数据湖架构。在统一命名空间下，XEOS 基于访问时间（atime）实现冷数据的智能沉降，并通过自动缓存机制实现热数据的智能回热，彻底打破传统分层存储的性能与管理瓶颈。

为破解上述难题，XSKY XEOS 6.4.200 版本推出了两大革命性功能，从根本上重塑了 AI 场景下的数据分层逻辑，让数据湖真正“智能”起来。

1、基于访问时间（atime）的生命周期管理：让热数据永远“年轻”

XEOS 创新性地引入了基于“最后访问时间（atime）”的生命周期策略。存储系统能够智能感知业务行为，每一次对数据的访问（GetObject/HeadObject），都会刷新其 atime，从而推迟其分层或删除的计划。

核心优势：只有真正“无人问津”的冷数据才会被流动到低成本存储池。对于正在进行的高频训练任务，其数据集会因为持续被访问而一直保留在高性能的全闪热池中，为业务提供稳定、极致的访问性能。

2、分层数据访问增强：透明访问与自动缓存，“一次慢，次次快”

当数据不可避免地被分层到冷池后，XEOS 提供了增强的 “缓存访问模式”。

• 透明访问：上层应用无需关心数据究竟在哪一层，访问路径始终统一。

• 自动缓存与代理读：当应用首次访问一个已分层的数据时，XEOS 会从冷池获取数据并返回，保证业务连续性；与此同时，系统会异步地将该数据自动缓存回热池。

• 访问续期：后续所有对该数据的访问，都将直接从热池的缓存中读取，实现性能加速。并且，每一次访问都会刷新缓存的过期时间（访问续期），确保热点数据能长期驻留在高速缓存中。

这一机制实现了“首次访问从冷池读，后续访问从热池缓存读”的智能加速效果。AI 工程师还可以通过批量 HeadObject 操作，有计划地预热数据集，让其提前进入高速缓存，使业务第一次访问就能获得极致性能。

实践见证：从头部 AGI 厂商到智算中心的效能突破

理论的先进性，最终需要实践来检验。XEOS AI 数据湖方案已在多个业界顶级的 AI 项目中证明了其卓越价值。

1、助力国内某头部 AGI 厂商登顶 SOTA 模型

• XSKY 为国内某头部 AGI 厂商 M 提供了关键助力，其基于 XEOS 的全闪数据湖，稳定承载了数据采集、处理、训练、推理的全部任务。

• 在实际负载中，XEOS 以单一存储集群平稳应对了周期性近 2Tbps 的写入和峰值超过 5Tbps 的突发读取，且在极限压力下，读取时延仍保持在 8ms以内，充分满足了国际顶尖 AI 大模型对存储的严苛要求。

2、服务某大型智算中心

• 面对 4 个月内数据增长超 20PB 的迅猛势头，XEOS 混闪对象存储作为数据根基，提供了强大的弹性和性能。

• 在扩容重平衡期间，依然能支撑训练任务的大量数据加载，实测读取峰值高达 149.34 GB/s，写峰值 61.67 GB/s。

• 相较于原开源方案，训练效率提升了 300%，极大地释放了 GPU 算力。

这些成功案例充分证明，XEOS AI 数据湖方案不仅能提供 TB/s 级的澎湃带宽和金融级的可靠性，更能通过智能的数据流动与管理，从根本上解决 AI 分层建设的痛点，将 AI 研发和 Infra 团队从繁琐的数据运维中解放出来，专注算法与模型的创新。

选择 XEOS，就是选择一个更懂 AI、更智能、更具成本效益的数据未来。