AI 训练负载变化推动 BLOB 存储架构重构

编辑：马青禾

图片：秦明理

排版：苏雅韵

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现代 AI 工作负载对数据的需求显著提升，其运行特征也与传统 Web 应用存在明显差异。相比以往更偏向通用访问的应用场景，AI 任务通常表现为突发且持续的高吞吐需求，同时对 pMax 延迟（可预测且有明确上界的最大延迟指标）提出更严格要求，I/O 模式也更加多变。

在这一背景下，近年来 BLOB 存储的优化重点已经逐步从传统指标转向更直接服务于模型训练与推理效率的目标，即最大化 GPU 利用率。对于大模型训练和相关数据管道而言，存储系统不再只是承载数据的基础设施，而是决定计算资源能否高效释放的重要环节。

由于 AI 工作负载的权衡空间已经发生明显变化，原有架构设计思路也需要重新审视。围绕新一代 AI 负载特征，团队对整体数据加载架构进行了重新思考，并推动了新的数据加载范式落地。这一变化并非局部优化，而是针对吞吐、延迟边界和 I/O 适配能力的一次系统性调整。

从生产环境上线开始，这一新的数据加载范式便获得了快速采用。目前，两种数据加载范式仍同时在生产环境中得到支持，以兼顾不同工作负载的需求。这种兼容并行的策略，也为业务平滑迁移和持续优化提供了更大空间。

从结果来看，新旧方案切换后，数据摄取时间在各类工作负载上均出现了明显变化。文中提到的图 5 展示了上线前后所有工作负载的大致摄取时间对比，反映出新数据加载范式带来的实际影响。

在前沿模型以“按周”速度持续发布的当下，这种数据加载方式的转变具有现实意义。对于依赖高效训练与迭代的 AI 团队而言，更快的数据摄取能力意味着更短的实验周期、更高的基础设施利用效率，以及更快推进模型更新的能力。

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