刚看到联想完成收购Infinidat的新闻，刚好之前版里聊过存储瓶颈卡大模型落地的问题，我前两年做千亿级参数多模态CV模型预训练的时候，用普通分布式存储，光数据加载的IO等待占比最高到过36%，大半GPU算力都空转浪费了。
Infinidat的高端混合存储架构在高并发下的时延控制一直做的不错，这类企业级存储方案如果后续和国内大模型基建链路做适配的话，保守估计能把训练侧的算力浪费压到10%以内。有没有做基建的朋友聊过这块的落地成本？
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