金融行业建设大模型推理集群和训练集群时，如何选择合适的存储提升大模型的整体性能？

在硬件上，SSD存储和分布式文件存储 提供更快的读写IO，能显著较本地盘和集中式存储在大并行读写的情况下的性能。
除去硬件，大模型训练的性能，个人认为更多的考虑数据分布、并行读写、可扩展性和容错性几个方面上的因素。
在数据分布上，分布式文件系统或者对象文件系统将数据分布在多个节点上，避免了单一存储节点成为瓶颈的情况。让每个计算节点都能够访问到所需的数据。此外这些存储系统支持并行读写操作，多个计算节点可以同时访问数据。在大规模模型训练中，需要频繁地读取和写入大量的数据，高并行读写能力可以提升系统的整体吞吐量和并行性能。
此外两者可以提供良好的可扩展性和强大的容错性。可扩展性，在处理日益增长的大规模训练数据时候让系统在数据规模扩大时依然保持高性能。也能够在节点故障或数据损坏时提供可靠的数据保护和恢复机制。防止数据丢失，保障大模型训练任务的稳定性。
说了以上的文件系统。提升训练性能，还可以选择一些合适的工具和框架。例如如TensorFlow的分布式训练、PyTorch的DataParallel等支持分布式训练的框架，可以充分利用多个计算节点进行模型训练，提高训练效率。利用分布式数据库来存储训练过程中产生的数据，以支持模型训练的高效进行。
最后我们可以采用模型压缩技术，减小模型的体积，从而减少训练和推理的时间。