云原生AI存储瓶颈解法

AI存储白皮书的价值不在理论框架，而在它把目前碎片化的实践做了收敛。之前各厂商自研方案差异极大，比如Alluxio和Fluid在数据集预热策略上路线不同，JuiceFS和Curve在元数据管理上的取舍也不一样。

这份白皮书首次尝试把这些方案按场景分类——训练、推理、检查点恢复——并给出了选型维度。如果你正在评估K8s上的AI存储架构，可以直接拿它的对比矩阵去对齐内部需求，省去大量POC时间。

建议重点关注检查点存储部分，这是大模型训练中最容易低估成本的环节，很多团队直到GPU空闲等待时才意识到并行文件系统的带宽瓶颈。