今日，在“回顾·向新：AI浪潮下的数据存储进化”年度回顾上，阿里云总结了过去一年存储产品在AI领域的研究成果，并分享了在“AI领域”和“高可用底层架构”方面的双管齐下策略。同时，会上分享的CPFS智算版针对模型训练场景进行了全链路性能升级，提供20TB级别的吞吐和3亿IOPS最大性能，将成为AI时代大模型训练任务最具性价比的存储选择。
云存储读写性能再突破，CPFS支持更快大模型训练
在大型模型训练中，尤其是面对10万GPU的海量计算需求时，存储系统的性能和稳定性至关重要。阿里云的CPFS作为高性能文件存储解决方案，为GPU提供了20TB级别的吞吐和3亿IOPS最大性能，从而显著提升了训练效率。
此外，借助400Gb/s网卡以及RDMA通信的能力，CPFS单客户端吞吐提升至 25GB/s，支持更大及更加频繁的Checkpoint读写；提供burst I/O稳定有效吞吐/低延时，单机提供15GB/s可线性扩展的分布式读缓存能力；支持100GB/s高带宽和OSS的数据流动。CPFS对全链路进行了性能提升，为LLM训练提速。
OSS端到端链路升级，支持云上构建两万+数据湖
目前已有超过2万个数据湖基于OSS构建，其中大部分为AI数据湖。会上，阿里云对象存储OSS针对AI领域进行了多项能力更新。本年度，OSS推出OSS Connector for AI/ML，相比传统挂载方式，加载25.6万图片数据时性能提升14倍。
OSSFS 1.91.3版本针对推理模型文件加载优化，9.3GB大文件加载速度提升 3.6倍，10万个文件list性能提升6倍。在服务端，OSS发布资源池QoS能力，支持多个Bucket共享池化性能，并可针对单Bucket和请求者RAM账号进行QoS 设置，实现削峰填谷，提升资源利用率。同时，OSS加速器产品能力优化，起步容量降低99%，吞吐密度提升50%，最大性能提升2.5倍，达到100GBps。
安全是存储根基，高可用再升级
在安全方面，CPFS持续增强稳定安全和数据保护能力，包括通过Cloud Backup进行备份，应对单AZ故障和数据误删、勒索病毒等事故；新增日志审计，安全访问可追溯；提供目录级配额，简化数据管理；确保安全挂载和IO鉴权，实现端到端的数据隔离；通过Access Point简化数据访问权限管理。
此外，为了协助客户搭建和管理业务高可用架构，阿里云存储针对企业云上资源提供了一系列数据灾备方案，包括企业灾备管理服务数据灾备中心BDRC，SAAS化灾备服务云备份以及丰富的IAAS层数据灾备的能力，满足从开发者到跨国企业的多样化数据管理需求。
助力千行百业，领跑AI时代
过去一年AI渗透进各行各业，企业为了构建高效的AI系统，采集、处理和存储了海量的多模态数据，来加速模型的训练和推理应用，这背后离不开阿里云的助力。
- 月之暗面：在基础大模型领域，CPFS为月暗提供数Tbps级别的吞吐和毫秒级别的读写延时，满足模型checkpoint、多模态数据集和训练日志等场景下极致性能的需求，帮助月暗高效处理和分析大量请求和数据，提升模型的训练效率；
- 小鹏汽车：在小鹏汽车智算模型训练场景，存储产品结合“扶摇”智算集群的优化，使得其自动驾驶模型训练效率提升了170倍，存储吞吐效率提升了40倍，极大地加速了技术研发进程；
- 小红书：对于拥有3.2亿月活跃用户的小红书而言，阿里云的对象存储服务 OSS为其提供了超过20Tbps的吞吐能力，保障了海量用户生成内容的处理速度，并通过多存储类型组合方案实现了成本与性能的最佳平衡。
阿里云智能资深产品专家彭亚雄表示：2025年，阿里云依然会紧密围绕AI智算赛道，聚焦稳定、安全、性能、成本、体验等主要方向，持续产品的创新和进化。让每一家公司，都顺利的从数字化转型，过渡到智能化创新的Data+AI公司，加速业务发展和创新。
