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当模型进入推理阶段，存力需求呈现截然不同的特征图谱：

低延迟优先：在线推理要求存储系统在毫秒级响应模型权重加载。

高并发挑战：面对百万QPS的推理请求，存储系统需要实现请求队列的动态优先级调度。

冷热数据博弈：通过AI驱动的数据热度预测，构建SSD+HDD+对象存储的三级存储池，在保证热点模型实时可用的同时，冷模型存储成本下降60%。

绿算存力引擎的技术突破

我们深度打磨的智能存储，正在冲顶大模型时代的存力性能新的高度：

训练推理加速层：基于NVMe- oF的全闪存储，单节点吞吐量突破144GB/s，时延小于100微秒，IOPS可达3240万，能够轻松应对大模型训练推理对存力的高标准要求。

生命周期管理：模型从训练到推理的全链路数据自动分级迁移

在这个参数规模突破物理极限的时代，存力系统已从后台走向前台，成为决定大模型效率的关键胜负手。当算力集群突破万卡规模时，存储系统的架构设计需要从"数据仓库"思维转向"数据高速公路"思维。唯有构建存算深度协同的新型基础设施，才能真正释放大模型的进化潜能。