国内外AI大模型层出不穷，训练数据复杂程度更是呈指数级增加。如今，在万亿级参数时代，单个资源池已无法满足大模型训练场景中动辄PB级的数据存储量，对于企业来说，启用多个资源池构成的分布式存储势在必行。
为了应对AI大模型训练对数据存储的需求，天翼云推出并行文件服务HPFS（CT-HPFS，High Performance File Storage），旨在为AI时代提供高性能存储底座，助力企业构建基于云资源的、更高效的大型模型训练平台，实现大模型的连续训练。天翼云HPFS可通过分布式存储实现数据的并发读取，同时提供最高百万IOPS和百GBPS的吞吐能力，显著提升了数据的读取速度，从而大大提升GPU卡的利用率，为提升HPC和AI等场景的训练效率赋能。
天翼云HPFS为AI场景的数据训练提供高并发、低延时、高吞吐的存储解决方案：
高并发，天翼云HPFS在保证文件一致性的前提下，将数据分布存储在多个节点上，通过分布式锁机制，实现多客户端同时对同一文件的不同部分进行读写，显著提升并发性能，单客户端的单流IO性能可提升200%以上，并发访问同一文件的性能提升300%以上。
低延迟，天翼云HPFS采用 RDMA（Remote Direct Memory Access，远程直接内存访问）技术，同时支持通过InfiniBand、RoCE和TCP/IP进行数据交互，大幅降低了网络传输的延迟，提高数据传输的效率，实现高速互联。
高吞吐，天翼云HPFS基于 NVMe 存储架构做出深度优化，能够充分释放SSD性能，显著提高了吞吐量等性能表现；基于并发传输通道的并行访问，增强了服务器处理高并发请求的能力。更重要的是，随着节点规模的增加，系统性能可实现线性增长。
基于多重优势能力，天翼云HPFS可为自动驾驶、智能客服、工业制造、基因测序、语音导航、AI训练等场景，提供高性能并行文件存储底座。
凭借卓越的技术实力，天翼云HPFS在 “华彩杯”算力应用创新大赛中，荣获一等奖，代表着业界对天翼云HPFS创新能力的充分肯定。
作为云服务国家队，天翼云将继续坚持科技创新，以满足高性能计算场景存储需求为己任，不断提升产品的性能和可靠性，为客户打造高性能存储底座，持续为大模型产业发展提质增速。
