训练推理RAG全能应对！Infortrend普安打造AI存储GS 5000U

不同类型的AI业务要求存储具备出色的性能和多样化I/O模式：

基础模型训练：需要极高的连续带宽，支持多节点、多GPU环境。同时训练过程中检查点频繁写入，因此存储必须能够承受突发的大规模I/O。

推理/RAG：对延迟极为敏感，要求随机I/O 具备超低延迟和极高IOPS。在大量并发用户请求时，模型仍能实现即时加载并实时响应。

微调：训练需要频繁访问基础模型和检查点，存储需要提供稳定高效的随机读写性能，以便处理这样的访问，从而加速模型迭代周期。

GS 5000U作为AI专属存储，着力释放GPU算力，加速AI训练与推理过程。针对以上不同的AI应用场景都能表现出显著优势。

应用场景1：推理

大型制造企业在四条高速生产线上部署AI辅助视觉缺陷检测系统，用于识别微小瑕疵，降低质量偏差到最小。存储必须以每秒30帧 (FPS) 的速率处理图像且无丢帧现象，确保图像采集与机器人分拣之间的延迟保持在毫秒级。同时还需支持对所有图像 (包括缺陷图像和抽样图像) 进行长期归档，以备未来模型重新训练使用。

Infortrend AI存储优势：

高带宽数据：GS 5000U提供125GB/s带宽，确保图像能够持续无损传输至GPU集群，达成零丢帧实时检测。

亚毫秒级实时响应：0.3毫秒超低延迟，总延迟控制在毫秒范围内，使AI推理结果能够即时输出，支持机器人实时决策。

高性能归档：提供40GB/s写带宽，可快速归档缺陷图像和审计数据，不影响前端推理性能。

PB级数据生命周期管理:通过高密度JBOD和自动存储分层功能，能够有效应对PB 级图像数据增长，提供高性价比解决方案用于长期数据归档。

应用场景2：检索增强生成 (RAG)

大型电信运营商运营400多名客服规模的客户服务中心。部署一套AI辅助支持系统，提高15TB知识库的检索效率，减轻客服人员的工作负担，增加响应准确性。主要挑战在于400名客服同时发起查询，AI响应时间需在亚秒级，同时确保系统在重度负载下仍能高效可靠运行。

Infortrend AI存储优势

亚毫秒级响应:GS 5000U延迟低至0.3毫秒，有效消除RAG检索瓶颈，保证AI响应时间在亚秒级。

支持超高并发:提供240万IOPS，轻松应对数百名客服同时查询知识库时的I/O负载。

优化数据路径: NVMe over Fabrics和GPU Direct存储技术为GPU创建直通低延迟的数据传输路径，加速模型加载。即使在高并发情况下，RAG仍能保持稳定的亚秒级性能。