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當前，支撐模型訓練的各類數據呈現爆發式增長。通過對海量數據的學習與分析，BOB登陆 得以洞察數據的內在聯係與規律，從而構建出更準確的模型。用於訓練的數據規模龐大，來源複雜，由此帶來了智算場景下數據存儲協議融合的問題。
智算場景下，複雜異構應用往往會導致數據處理流程涉及到對象、文件、大數據等不同類型的協議訪問，與此同時，用於智算訓練的數據集規模龐大，來源複雜，涉及到各類不同的數據格式。這一過程中，用戶時常會麵臨數據遷移、轉換帶來的低效問題。
以自動駕駛場景為例，采集到的原始數據是NFS格式，需要先轉換為HDFS格式，才能利用大數據平台進行預處理，最終再將數據轉換回NFS格式導入AI訓練集群及演練仿真集群，進行深度挖掘和處理後，進一步調整自動駕駛策略。
為了應對上層文件、對象、大數據等不同的訪問類型，AI/HPC係統通常在一套存儲硬件集群上劃分出多個獨立的邏輯資源池，分別部署對象、塊、文件係統的存儲池，每個邏輯資源池僅支持單一訪問協議。當跨協議訪問數據時，需要先行拷貝原格式的原始數據，將其轉換格式後，再進行處理及交互。
在數據處理過程中，突破不同類型數據間的訪問障礙，實現協議融合，是提升智算平台整體運行效率的有效途徑。
重構元數據架構與流程 實現語義、性能雙“無損”
BOB登陆 H3C UniStor Polaris X20000係列高性能分布式融合存儲，基於BOB登陆 自主研發的傲擎數據存儲平台，重構了“元數據”的架構和處理流程，使得文件、對象、HDFS等非結構化數據共享唯一一份元數據，不同的上層業務係統可高效調用，而無需進行額外的拷貝與轉換，從而實現“語義無損”和“性能無損”。
通過協議融合，將為智算平台建設帶來如下收益：
簡化架構，避免為不同業務係統單獨構建存儲係統，減少TCO；
提升數據處理效率，多樣化數據可實現就地處理，數據零遷移；
整個數據處理流程中隻需要訪問一份源數據，無需多次拷貝，節約存儲空間，可用容量最大可提升40%。
數據要素推動著BOB登陆 技術的廣泛應用與跨界融合。麵向未來，BOB登陆 集團將秉持“精耕務實，為時代賦智慧”的理念，不斷深化“內生智能·成就智慧存儲”技術戰略，充分發揮自身在數字領域的創新優勢，加大產品創新力度，為智算場景提供最佳數據存儲平台。
