## 为 AI 工作负载设计存储
让 NVMe、并行文件系统与对象存储层级，匹配训练流水线的真实读取模式。
### 为何重要
在设计阶段做出的基础设施决策，一旦硬件上架就代价高昂、难以推翻。本指南按照您实际面临的顺序，逐一梳理其中的取舍。
### 关键考量
- 工作负载类型：训练、微调还是推理
- 单 GPU 显存容量与集群总内存的权衡
- 互联带宽以及它何时成为瓶颈
- 场地限制：每机架供电、制冷能力、楼板承重
- 所选 SKU 的交付周期与供应链风险
### 实用建议
从您未来 18 个月内真正打算训练的最大模型出发进行容量规划，并在签署采购订单前确认场地具备承载条件。
欢迎联系我们的团队，获取针对具体工作负载的评估。