深度学习平台，不同的数据类型如何融合存储在一个系统中?

如果纯粹考虑存储，这不是深度学习平台需要考虑的事情，这应该是普遍性的数据存储需求，数据源的存储方式还是比较多的，结构化的可以考虑大数据平台，非结构化的也可以使用大数据平台，也有些对象存储数据库。对于深度学习平台来讲，这些数据源本身并没有迫切的必要一定要放在一起才能处理，因为一般在使用深度学习框架前，都有一层预处理，如果数据之间有关联关系，也是将预处理之后的数据统一存储，而一般预处理之后的数据已经是向量数据，就可以当做结构化数据统一存储了，对于这种存储，如果数据量很大，大数据平台肯定是不二之选，如果量小，可以直接放在深度学习平台的GPU服务器上。