IO要500万、延迟要毫秒级 教育AI的存储压力如何破解
如今，教育行业也开始“卷”存储了。
AI进校园，带来的是实打实的数据压力。一所高校AI实验室，训练一个模型，一天能产生几十TB的数据量。再叠加虚拟仿真、4K/8K教学视频，传统存储系统一不小心就卡住了。
问题出在哪？传统存储靠的是“堆硬件”，性能难以提升，成本水涨船高、管理也越来越复杂。
那什么样的存储系统能扛住AI教育的压力？主要看以下几点：
首先，要丢掉传统架构。AI场景下数据既有结构化的（比如成绩表、课程表），也有非结构化的（比如视频、图像、模型权重），系统需要具备统一的处理能力。其次，存储要“融合”得住。不同类型的数据要能一站式管理，多协议打通才能避免数据搬来搬去、互不识别的麻烦。还要“智能”得起来。比如做一次成绩分析，调用多个学期、多个校区的学生数据；或者跨学院开展AI课题训练，都离不开一键调取、高速检索的能力。部署不能麻烦。高校IT人手本就紧张，最好是像搭乐高一样整柜交付、统一运维，“开箱即用”省心省力。性能必须顶得上。处理能力得上百万 IOPS、延迟压到亚毫秒，才能带得动大模型。
目前，中国农业大学、大湾区大学、香港中文大学、西湖大学等高校已经跑在了前面，而这些高校都采用了曙光存储提供的“超级隧道”技术。据说这套系统让GPU利用率从30%提到80%，模型训练周期缩短60%，推理时延降低80%，还能支撑千万级并发访问。
AI教育方案想要可落地、可扩展、可持续，背后先进存力的力量不容忽视。
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