与传统业务场景相比，大模型对数据存储资源的需求有哪些相同与不同之处？

大模型对数据存储资源的需求非常高，主要体现在以下几个方面：
相同之处：

1. 存储容量需求大：无论是哪种类型的大模型，都需要存储大量的数据，包括训练数据、模型参数等。
2. 高性能存储需求：大模型的训练和推理需要高速读写存储器，以支持实时处理和快速响应。
3. 持久性需求：大模型训练和推理产生的数据需要长期保存，以便后续分析和挖掘。
4. 可扩展性需求：随着大模型的不断发展，数据量会不断增加，存储系统需要具备可扩展性，以适应数据量的增长。
   不同之处：
5. 数据类型差异：不同类型的大模型（如NLP、CV、语音等）需要处理的原始数据格式不同，因此对存储系统的数据类型需求也有所不同。
6. I/O性能要求：某些大模型需要高速I/O性能来支持实时的训练或推理，而其他模型可能对I/O性能要求较低。
7. 数据一致性需求：一些大模型需要高一致性的数据存储来保证训练和推理的准确性，而其他模型可能对数据一致性的要求较低。
8. 成本考虑：对于一些经济高效的模型，存储成本也是需要考虑的重要因素。
   综上所述，大模型对数据存储资源的需求具有相似性和差异性。在为特定大模型选择存储系统时，需要综合考虑其具体需求和约束。