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在大模型训练中，算力一直是核心驱动力。但大模型竞速中还有一个很重要的隐形变量，那就是存储。
有数据表明，同一批GPU集群，存储配置的差异，模型训练速度可能相差3倍。
对于企业的CTO们来说，要让大模型真正跑稳，存储系统必须达到三个关键指标：每秒吞吐千万级请求、支撑TB级流量、响应速度压缩至百微秒级。否则，即便模型参数再强大，也如同给火箭装上了自行车轮，很难真正跑起来。
更现实的问题是，存储成本占大模型投入的20%，为了在满足GPU性能需求的同时，实现极致性价比，CTO们必须精打细算。
作为全球领先的气象服务企业，墨迹天气拥有超过7亿用户，每天处理海量的气象数据，覆盖轨道交通、航空、物流、零售、新能源等多个行业。然而，随着业务的快速发展，墨迹天气面临存储成本高昂、性能不足等挑战。
墨迹天气原有的存储模式采用“三副本”机制，一份数据需要进行三次备份，这种模式虽然保证了数据的可靠性，但对物理存储资源的消耗极大，成本高昂。
京东云云海存储通过自研的存算分离架构，为墨迹天气带来了全新的存储模式。热数据采用三副本机制保存，提供高效的访问性能；冷数据则采用EC机制保存，1.1x副本的超低冗余，有效降低了存储成本。
云海的存算分离架构，将计算和存储解耦独立，存算资源独立调度，不再有固定配比。这种架构不仅提高了资源利用率，还提升了系统的可靠性和性能。在引入京东云云海存储后，墨迹天气成功将磁盘利用率提升至90%，数据可靠性高达99.9999999%。
如今，墨迹天气的气象服务广泛应用于多个领域。例如，在“气象+交通”领域，墨迹天气通过分钟级、公里级的精细化气象预报，为轨道交通和高速公路提供实时监测和预警服务，助力交通管理部门优化调度，提升道路安全和畅通。在物流行业，墨迹天气通过精细化的气象监测和灾害预警，帮助物流企业优化运输路线，降低恶劣天气带来的风险。
墨迹天气与京东云的合作，不仅是技术上的突破，更是气象服务领域数字化转型的重要尝试。通过存算分离架构，墨迹天气能够更高效地处理海量气象数据，为用户提供更稳定、准确的天气信息服务。
（责任编辑：何潇）
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