Alibaba Cloud только что вывела AI-хранилище на совершенно другой масштаб.
На конференции Yunqi 2026 компания объявила новое поколение CPFS, заявив пропускную способность в диапазоне 100 ТБ/с, IOPS на уровне 100 миллионов и масштаб одного файлового хранилища до 100 ПиБ. Также говорится, что реальные сценарии обучения показали снижение времени старта модели на 50%, рост пикового использования вычислений на 30% и снижение затрат на AI-хранилище на 69%.
Число, которое привлекло мое внимание, на самом деле не 100 ТБ/с.
Речь о заявлении по загрузке GPU.
Мы привыкли говорить об AI-инфраструктуре так, словно GPU — это вся история. Но это не так. Если хранилище и конвейер данных не могут достаточно быстро кормить тысячи ускорителей, дорогостоящие вычисления просто простаивают в ожидании. В этот момент покупка дополнительных GPU не обязательно решит основную проблему.
Подождите — здесь есть еще одна интересная деталь.
В публичной документации Alibaba по уже существующему CPFS по-прежнему указаны гораздо более низкие пределы производительности и емкости для текущих описанных редакций. Поэтому эти цифры с Yunqi, похоже, относятся к вновь объявленной системе следующего поколения, а не к характеристикам существующего широко задокументированного продукта.
И это различие важно.
Если эти показатели подтвердятся при крупных промышленных развертываниях, хранилище перестанет выглядеть как вспомогательная инфраструктура и начнет восприниматься как часть AI-вычислительного стека.
Все еще пытаюсь понять, что именно это меняет.
#Write2Earn
На конференции Yunqi 2026 компания объявила новое поколение CPFS, заявив пропускную способность в диапазоне 100 ТБ/с, IOPS на уровне 100 миллионов и масштаб одного файлового хранилища до 100 ПиБ. Также говорится, что реальные сценарии обучения показали снижение времени старта модели на 50%, рост пикового использования вычислений на 30% и снижение затрат на AI-хранилище на 69%.
Число, которое привлекло мое внимание, на самом деле не 100 ТБ/с.
Речь о заявлении по загрузке GPU.
Мы привыкли говорить об AI-инфраструктуре так, словно GPU — это вся история. Но это не так. Если хранилище и конвейер данных не могут достаточно быстро кормить тысячи ускорителей, дорогостоящие вычисления просто простаивают в ожидании. В этот момент покупка дополнительных GPU не обязательно решит основную проблему.
Подождите — здесь есть еще одна интересная деталь.
В публичной документации Alibaba по уже существующему CPFS по-прежнему указаны гораздо более низкие пределы производительности и емкости для текущих описанных редакций. Поэтому эти цифры с Yunqi, похоже, относятся к вновь объявленной системе следующего поколения, а не к характеристикам существующего широко задокументированного продукта.
И это различие важно.
Если эти показатели подтвердятся при крупных промышленных развертываниях, хранилище перестанет выглядеть как вспомогательная инфраструктура и начнет восприниматься как часть AI-вычислительного стека.
Все еще пытаюсь понять, что именно это меняет.
#Write2Earn