腾讯云AIGC存储解决方案近日宣布全面升级，为大模型的数据清洗和训练效率提供了强有力支持。据悉，使用新的解决方案，大模型的数据清洗和训练效率可提升一倍，所需时间缩短一半，为AI大模型的研发和应用带来了显著的提升。
在AI大模型的研发生产流程中，数据采集与清洗、模型训练、推理是三大关键环节，每个环节都涉及海量的数据处理。腾讯云对象存储COS支持单集群管理百EB级别存储规模，提供便捷、高效的数据公网接入能力，并支持多种协议，充分满足大模型PB级别的海量数据采集需求。通过自研数据加速器GooseFS提升数据访问性能，实现高达数TBps的读取带宽，显著提升数据清洗效率。
在模型训练环节，腾讯云自主研发的并行文件存储CFS Turbo，每秒总读写吞吐达到TiB/s级别，每秒元数据性能高达百万OPS，为业界领先。CFS Turbo能够在短时间内完成大规模模型的训练，大幅提升训练效率。
此外，数据万象CI为大模型推理场景提供多种能力，全面优化AIGC内容生产与管理模式，拓宽存储边界。随着大模型应用的普及，存储需求将变得更加多样化和复杂化。腾讯云推出Metalnsight产品，以满足多模态数据搜索的需求，并在存储层面创新性地应对挑战。
未来存储技术将逐步向智能存储和数据应用方向发展。当前存储领域仍需解决稳定性、性能和性价比等核心问题，但随着大模型应用的持续增长，智能存储、数据治理和数据应用等方面将成为未来存储技术发展的重点。腾讯云存储团队将持续关注行业变化，不断优化存储解决方案，以满足客户不断增长的需求。
