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　　在大模型训练与推理的速度层面，存储系统的核心目标是通过缩短数据访问耗时并降低延迟，为CPU/GPU腾出更多运算时间，避免因存储瓶颈导致算力资源闲置。由于存储协议遵循固定标准，其性能提升需依赖硬件加速（如全闪存架构）与软件优化（如多级缓存机制）的双重路径：通过在存储环节引入多级缓存机制如内存级缓存与NVMe SSD缓存结合等，可显著降低文件序列化、小文件查询及向量数据库访问的延迟；采用分布式并行写入技术，使千亿参数模型的Checkpoint耗时从分钟级缩短至秒级。

　　构建“部件级”到“系统级”再到“方案级”多维度可靠性设计架构，提供“安如磐石”的高可靠保障。部件级，独创RAID QC“四盘校验”技术，存储池可同时应对四块盘故障，保障数据与应用安全，且写入流程采用随机写入数据化、满条带镜像写，降低大容量SSD时代RAID写惩罚（Write Penalty）。方案级提供联网关AA对称双活、异地复制方案，支持跨存储集群保障数据可靠性，业务系统可跨城市部署，就近访问存储系统，减少时延，还能实现两地三中心或四中心多级容灾。

　　为了解决多NUMA或多CPU方式带来的CPU之间或NUMA之间访问代价大的问题，曙光存储推出了“微控模型”以精准适配硬件特性。在硬件层面，CPU、内存、硬盘等资源采用“分组作业”，彼此独立运行互不干扰，从而实现性能翻倍提升。例如，对于网卡和盘的配置，若只有一个网卡，曙光存储可借助虚拟化技术让每个NUMA都感觉拥有自己的独立网卡；若有多个网卡则进行分组处理，保证各NUMA域能在高性能模式下获取最近的硬件资源。

　　在软件逻辑层面，曙光存储从微控视角对数据进行切分，不同逻辑空间关联的硬件资源相互隔离，就像构建了多条垂直“隧道”。IO数据从网络进入后，经CPU处理、内存访问再到硬盘，整个过程都在同一“隧道”内完成，实现数据就近访问，大大提升了性能。并且，在后端采用多路径技术，待数据逻辑请求进入时就确定归属的微控制器和对应的“隧道”，确保数据能始终快速传输直至持久化落盘。这种设计让系统具备线性可扩展性，CPU数量增加时各CPU间耦合性低，打破了以往依赖单一高性能CPU来提升性能的局限，有效地降低了成本。

　　曙光存储还引入了RDMA、NVMe等技术，相比传统TCP、iSCSI协议更加精简，能够减少协议带来的性能损耗，让数据更直接地到达硬件。在高性能模式下，传统CPU依赖中断的方式存在多种弊端，如中断开销干扰正常业务运行，频繁的上下文切换也会极大增加系统开销，严重影响性能提升。曙光存储采用“QP + 轮询”机制，关闭中断，主动查询事件，进一步简化协议实现纯用户态操作，缩短数据路径，提高性能与可靠性。这一技术应用对硬件设计也产生积极影响，使硬件设计更为简单，最终实现硬件、协议和执行流程的全面优化，显著提高了系统可靠性与性能。