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【TechWeb】4月8日音信，腾讯云晓谕云存储科罚决策面向AIGC场景全面升级，大略针对AI大模子数据麇集清洗、施行、推理、数据治理全过程提供全面、高效的云存储支握。

据先容，腾讯云AIGC云存储科罚决策主要由对象存储COS、高性能并行文献存储CFS Turbo、数据加快器GooseFS和数据万象CI等居品构成，是国内首个已毕有储引擎全面自研的云存储科罚决策。现在，仍是有80%的头部大模子企业遴选了腾讯云AIGC云存储科罚决策，包括百川智能、智谱、元象等明星大模子企业。

此前，腾讯云仍是面向AIGC场景推出了基于星脉网罗的大模子施行集群HCC、向量数据库、以及行业大模子工作MaaS等大模子全链路云工作。

科罚大模子全链路数据处理勤恳

AI大模子的研发出产过程，分红数据麇集与清洗、模子施行、推理三大次第，各次第齐波及海量的数据处理。

在数据麇集与清洗次第，由于原始施行数据范畴海量，且开始种种，对存储工夫提议了多契约支握、高性能、大带宽的需求。

腾讯云对象存储COS支握单集群料理百 EB 级别存储范畴，提供浅陋、高效的数据公网接入智商，并支握多种契约，充分支握大模子PB级别的海量数据麇集。在数据清洗次第，大数据引擎需要快速地读取并过滤出有用数据，COS通过自研数据加快器GooseFS赞助数据拜谒性能，可已毕高达数TBps的读取带宽，守旧推测打算高速出手，大大赞助数据清洗效力。

在模子施行次第，频繁需要每2-4小时保存一次施行效果，以便能在GPU故障经常能回滚，因此快速地读写checkpoint（搜检点）文献也成了能否高效诈骗算力资源、提高施行效力的要害。

腾讯云自主研发并行文献存储CFS Turbo ，面向AIGC施行场景的进行了挑升优化，每秒总读写空洞达到TiB/s级别，每秒元数据性能高达百万OPS，均为业界第一。3TB checkpoint 写入时辰从10分钟，缩小至10秒内，使大模子施行效力大幅赞助。

大模子推理场景对数据安全与可追想性提议更高条目。腾讯云数据万象CI为此提供图片隐式水印、AIGC本色审核、智能数据检索MetaInsight等智商，为数据出产从“用户输入——预处理——本色审核——版权保护——安全分发——信息检索“业务全过程提供有劲守旧，优化AIGC本色出产与料理形状，适合监管导向，拓宽存储范畴。

同期，跟着施行数据和推理数据的增长，需要提供低资本的存储智商，减少存储支拨。对象存储工作提供了高达 12 个 9 的数据握久性和 99.995% 的数据可用性，大略为业务提供握续可用的存储工作。

据先容，腾讯云AIGC云存储科罚决策优秀的性能施展，源自腾讯云自主研发的存储引擎与自研工夫。腾讯云自研的别离式对象存储引擎YottaStore，支握苟且多副本及纠删码冗余形状并存，在大幅赞助可用性、可靠性及性能的同期大幅训斥资本。基于YottaStore，腾讯云对象存储工作COS看成和谐的数据存储池，支握单集群1万台工作器，单集群百EB级的存储。

在数据清洗次第中，数据加快器GooseFS可阐明数据的使用频率，将数据智能存储至内存、推测打算集群的腹地皮、或可用区的全闪存储集群等不同级别的缓存中，低资本缩小IO旅途，赞助数据拜谒性能。比拟起从对象存储COS中径直读取，GooseFS不错提供亚毫秒级的数据拜谒延长、百万级的IOPS和Tbps级别的空洞智商，有用赞助数据清洗效力。

面向模子施行场景的CFS Turbo，则是现在业内独一自研的并行文献存储系统。

基于自研别离式高性能存储引擎Histor，CFS Turbo底层通过自研用户态契约栈和RDMA等工夫，减少数据的屡次拷贝与虚构化浪掷，大幅训斥了存储时延、赞助空洞性能；在应用侧，CFS Turbo自研并行文献传输契约，已毕了多链路并行拜谒，大大赞助了空洞效力。蓝本的文献存储受限于传统NFS契约，单客户端只可单链路拜谒，也导致空洞存在性能瓶颈。

此外，针对AIGC的checkpoint纪录、大视频文献读写、小图片读写等场景，腾讯云CFS Turbo还自研了分级缓存、自相宜条带化、别离式元数据的工夫，大幅赞助了AIGC场景下的读写性能。除了大模子企业除外，CFS Turbo也被平庸应用于自动驾驶与工业仿真场景，包括博世汽车、蔚来等自动驾驶厂商，上海电气、深势等仿真场景，墨镜天合、追光等影视殊效场景。（周小白）

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