在深度学习模型训练中，海量的训练数据集（如图像、文本、语音）需要被高速读取以“喂养”GPU集群，训练过程中产生的海量检查点（Checkpoint）也需要被快速保存以防止训练进度丢失。客户需要存储系统具备极高的吞吐量与低延迟，以缩短模型训练周期。我们提供了面向AI训练的分布式储存加速方案。该方案采用全闪存存储节点构建高性能存储池，通过RDMA网络与计算集群互联，提供远超传统网络的传输带宽与极低的访问延迟。存储系统针对小文件随机读取和检查点大文件顺序写进行了双重优化。训练任务启动时，数百张GPU卡可并发从存储中高速加载训练数据；训练过程中，可频繁、快速地将模型状态保存为检查点，极大地减少了GPU的...

在深度学习模型训练中，海量的训练数据集（如图像、文本、语音）需要被高速读取以“喂养”GPU集群，训练过程中产生的海量检查点（Checkpoint）也需要被快速保存以防止训练进度丢失。客户需要存储系统具备极高的吞吐量与低延迟，以缩短模型训练周期。我们提供了面向AI训练的分布式储存加速方案。该方案采用全闪存存储节点构建高性能存储池，通过RDMA网络与计算集群互联，提供远超传统网络的传输带宽与极低的访问延迟。存储系统针对小文件随机读取和检查点大文件顺序写进行了双重优化。训练任务启动时，数百张GPU卡可并发从存储中高速加载训练数据；训练过程中，可频繁、快速地将模型状态保存为检查点，极大地减少了GPU的...

随着非结构化数据在法律行业的爆发式增长，律所及司法机构面临电子证据（如邮件、聊天记录、音视频、财务数据）的存储、管理、检索与出示难题。这些证据需在法律程序规定的期限内安全保存，并确保其真实性与完整性。我们提供了电子证据管理专用分布式储存解决方案。系统采用WORM（一次写入，多次读取）存储技术，确保证据在保存期内不可篡改、不可删除，满足司法证据规则要求。同时，集成了强大的电子证据处理与检索引擎，能够对海量数据进行深度内容分析、去重、关联与标签化，律师可通过关键词、时间线、人物关系等多维度进行秒级精准检索，快速构建证据链。存储系统还提供安全的协作空间，便于诉讼团队内部共享与分析证据，并支持生成符合...