AI / REFERENCE ARCHITECTURE

AI 资料管线与储存分层

连接采集、处理、训练与备份，让资料跟上计算节奏。

硬件与应用场景参考图

BUILD AROUND THE WORKLOAD

逐步厘清技术条件

区分原始资料、清洗结果、训练样本、模型检查点及封存副本，设定容量与保留期。

热资料可用本地 NVMe；共享资料按需求评估 NAS、档案或物件储存，避免一种介质承担所有工作。

以资料载入器、CPU 解码、网路与储存实测定位瓶颈；顺序跑分不能代表小档案工作负载。

建立版本、权限及备份策略，定义可接受资料损失与恢复时间，并以还原演练验证。

REFERENCE WORKFLOW

此为架构规划方向，不是已完成案例或性能承诺。实际软件、设备与服务范围须按项目确认。

目标应用与模型、资料规模、使用者或节点数、延迟与吞吐要求、现有资源、预算及现场限制。若已有测试结果，可据此缩小选型范围。

可按项目讨论选型、物料清单、样品与采购协调。具体型号可供性、技术实施、安装与验证范围，需在需求确认后另行约定。

LET’S BUILD YOUR NEXT CONFIGURATION