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1、一开始要很贪。发第一张牌时尽量微扑克辅助外挂，把底下的牌都翻出来，并力求挖一个空位出来。深挖洞广积粮。这样你才能站得高看得远，才能运筹帷幄，才能先发制人，才能暗渡陈仓。
2、后面不要太贪。不要太有洁癖，别看见可以叠的微扑克辅助软件透明挂就屁颠屁颠去叠了。要眼观八路耳听四方，多看看，能消的先消掉再说。剩下就会好办一些。贪得无厌只会断送全局。我以前经常把很多牌一队一队的理顺了，但是没法消。
3、要尽量留后路，不要只顾眼前爽快，把各种微扑克辅助有辅助的牌都乱七八糟叠一起了，到时候叫你死得好看。
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3月末，多家海外存储头部企业，宣布从4月起提高部分产品报价，国内厂商也随之上调价格，终结了DRAM内存与NAND闪存的降价势头。
多家厂商曾在近期表示，价格上涨速度高于此前预期。“供给侧减产，原厂自年初实施了严格的控价减产，更主要的动因来自需求侧。”某存储芯片厂商表示，AI应用井喷，驱动存储芯片市场需求走高。
另一位业内人士提到，根据DeepSeek所发布的产品特征看，对于存储性能的需求还会再上一个台阶。“从长期来看，对于存储读取的需求会越来越高，我们判断，对推理的存储读取性能需求可能会超过训练的需求。”
大模型时代，外界对于应用侧百花齐放更有感知，在追求极致算力时却忽视了，应用井喷其实对存储也提出了更高要求。爱分析报告中提到，在同样GPU算力规模下，存储性能的高低可能造成模型训练周期3倍的差异。如吞吐性能达千万级IOPS、带宽达TB级、时延低至百微秒，这些在传统存储也很难企及的要求，如今已成为AI存储的入门门槛。
一边是来自存储成本的压力，如今存储已占到大模型训练整体成本的10%-20%;另一边是对于AI存储的更高性能要求。这让CTO们追逐大模型时不得不面对这样的焦虑:如何用更可控的成本，去实现更符合大模型训推的存力?
这一趋势，也让一部分厂商的存储业务驶入快车道，例如已经过多年京东内部复杂业务验证的京东云云海。事实上，京东云云海最初和其他互联网厂商的存储模块没有太大差异，由内部提供监控组件、管控组件、数据库组件，自己单独做好存储产品。一位知情人士提到，“许多云厂商做存储产品只有两种路径，一种是线下私有化的存储输出，另一种是找第三方合作。”
从结构上看，大模型训练在算力比拼的同时，大模型不可能长期“单脚走路”，存力那只“脚”，正在成为AI时代各方竞逐的新战场。
AI时代的存储标准变了
年初，DeepSeek爆火的一个重要动因，便是缓解了外界对于算力的焦虑，然而却也让存力这个隐形且重要的变量，走到台前。
AI训练的重心“偏移”首当其冲，思维链的巨大潜力将主要训练场景自预训练转移至推理，落地到存储则是由过去的读写并重到更偏向读。在这一过程中，我们大可堆叠GPU，但在算力单元开“算”前，等待数据从存储系统到达计算单元的过程才是耗时费力的关键。
因此，DeepSeek自研存储再一次把业内目光拉到了存储及存储架构上。DeepSeek3FS解决方案每秒可以完成6.6TB的数据搬运，相当于1秒钟传输完700部4K高清电影。而自动调取资源，则缩短国产芯片与国际头部品牌的差距。业内方才后知后觉地反应过来，决定大模型效率的不止是GPU，存储系统正在成为新的瓶颈。
DeepSeek自研3FS的驱动力，来自不断增长的推理需求，不得不回头解决存储架构。
AI快速发展的大背景下，传统对象存储的短板快速暴露，互联网云厂商通常以私有云或OEM形式输出存储能力，缺乏长期、稳定的存储团队支撑。而传统存储厂商AI训练的经验积累又欠火候，尤其是面对当下需求爆发的训练、推理场景，在应对变化上有些力不能支。
简要对比几家存储产品，可以发现两个重要信息，一个是AI存储的标准已明显改变，另一个是国内外厂商的差距正在快速缩小。
从存储性能来看，吞吐量级、有效带宽与时延都会影响GPU的算力利用率，存储性能不足造成的GPU闲置，导致模型落地困难、业务成本剧增。去年，一家头部AI公司因存储带宽不足，导致2000张A100显卡算力利用率长期低于40%，导致单日经济损失超百万美元的教训还历历在目。
标准之外，国内外厂商的差距也在明显缩小。
老牌存储品牌IBM，已完成了从HPC场景向AI场景的演进，尤其是在AI场景广泛应用的DDN，在 IOPS、读/写带宽等关键性能指标上的表现可圈可点。但与此同时，DDN的技术封闭性和转优化硬件等因素，客观上导致用户建设成本高昂。
DeepSeek自研的3FS是开源新品，表现上不输老牌存储，在读带宽上，单集群每秒6.6TB，平均单节点每秒36.7GB，悄然抬高AI存储的入门门槛。同样开源的还有Ceph，在相同配置规格上的单节点读、写带宽能力分别为单节点5.6GB每秒与4.5GB每秒，IOPS单节点15万。
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