金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，如何选择合适的存储提升大模型的整体性能？

在金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，选择合适的存储可以大幅度提升大模型的整体性能。以下是一些建议：
（1）高性能存储：
使用专为高性能计算设计的存储系统，这些系统通常具有低延迟、高带宽和高IOPS（每秒输入/输出操作数）的特性。通常支持并行文件系统，这些文件系统经过优化，可处理大量小文件和大规模并行访问。
（2）分布式存储：
采用分布式存储架构，可以在多个节点上分散数据和I/O负载，提高整体性能和可扩展性。还能提供数据冗余和容错能力，增强系统的可靠性。
（3）内存加速存储：
内存加速存储适合作为热数据的缓存层，减少访问延迟并加速训练过程。
（4）存储管理和监控：
采用智能化的存储管理系统，提供存储性能监控、容量规划和故障预测等功能。实时监控存储性能指标，并根据需要进行调整和优化。