集群慢，一半原因不在卡，而在「数据搬不动」。
结论：先算两笔账：容量（年新增 × 保留年限 × 副本）与 带宽（训练时每卡读盘速度 × 卡数）。
很多集群「卡闲置 60%」，原因就是存储 IO 跟不上——加存储比加卡更能提升有效算力。
数据平台在集群里承担「数据落地 → 训练读取 → 结果归档 → 长期备份」。GPU 节点靠网络访问存储，读带宽与延迟直接决定 GPU 利用率。
第二段是分层：本地 NVMe 做缓存、并行存储做热数据、磁带/对象存储做归档。三层混用才能兼顾成本与速度。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 训练数据读取 | IO | — | 读带宽、IOPS、网络 | 常是利用率瓶颈 |
| 本地缓存 | IO | — | NVMe 写带宽 | 每节点配 1–4 块 |
| 并行存储 | IO | — | 聚合带宽、并发连接 | 按卡数 × 每卡带宽算 |
| 归档与备份 | IO | — | 容量、备份窗口 | 原始数据必须留存 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB，训练与推理节点，配套高速网络。 |
| H100 SXM5 80 GB | 80 GB HBM3 | 66.91 TFLOPS | 700 W | 8 卡节点，需按卡数配足存储带宽。 |
| A100 PCIe 80 GB | 80 GB HBM2e | 19.49 TFLOPS | 300 W | 80GB，均衡型训练节点。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，小规模与开发节点。 |
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按「每卡训练读盘需求 × 并发卡数」算。经验上 8 卡节点配 10–25Gbps 存储网络起步，大规模再上 100G。
节点数多、并发读多时建议上；单机或小规模用本地 NVMe + NFS 也能跑。
原始数据与模型分开策略：原始数据长期归档（可上对象/磁带），模型与中间结果按项目周期保留。
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