国内大模型产业繁荣发展，据统计，中国已发布了超过79个拥有10亿以上参数的大模型。

随着大模型的普及，对存储系统的挑战日益凸显，主要体现在三个方面：数据加载速度缓慢，延长训练周期；数据访问协议的多样化，要求更高的数据访问效率；以及数据生命周期管理的不完善，数据安全问题亟待解决。

为了应对这些存储难题，曙光存储为大模型提供了全面的解决方案，其创新推出了业内首个XDS技术，旨在提升存储效能、降低成本并增强安全性。

增效：曙光ParaStor首次引入XDS多层级智能加速技术，实现了存算协同优化，显著提升了工作效率。这一技术通过集成算力端和存力端的加速引擎，实现了数据直接加载至智能芯片，大幅减少了CPU与缓存间的数据传输延迟，提高了数据集加载及处理速度。XDS技术不仅支持GPU的直接存取，还兼容多种智能芯片的数据直接存取，有效简化了数据存取流程，节省了硬件资源。通过在存力端嵌入ParaBuffer加速引擎，构建了AI训练计算节点与存储系统之间的大内存池，进一步提升了系统整体I/O性能，训练时间得以大幅缩短，从数十天降至几天。

降本：为解决数据访问协议多样性的痛点，曙光ParaStor支持文件、对象等多种存储协议，为大模型提供了统一的存储平台。通过实施热温冷数据智能分级流动策略，用户可根据数据的重要性和使用频率，自定义数据标签，实现数据的自动化分类和管理，有效降低了数据管理的成本。曙光ParaStor凭借全栈自研能力，从底层操作系统、存储架构到软件核心模块乃至存储介质，全方位保障数据安全，提升存储可靠性，确保数据管理既省心又省力。

目前，曙光存储正助力国内某AI新经济独角兽大模型平台构建PB级NVMe全闪存高性能存储池，从硬件到软件，全方位满足了性能、可靠性、安全性的高标准要求，为大模型应用提供了高效、安全、可靠的存储解决方案，推动了多个领域的创新发展。