AI 数据湖最佳实践：RustFS 支撑大模型训练的存储架构与性能优化大模型训练已进入 “万卡时代”，GPU 算力飞速增长，但存储 I/O 瓶颈已成为制约训练效率的核心痛点 ——GPU 常因等待数据空转，利用率不足 50%。本文基于 RustFS 构建 AI 数据湖，从架构设计、数据组织、性能调优、Checkpoint 管理四大核心维度，深度解析如何解决大模型训练中的海量小文件、高并发读取、TB 级 Checkpoint等关键挑战。通过零拷贝 IO、自适应预读、分布式缓存等技术，实现 GPU 利用率提升至 90%+、训练加速 50% 的工程实践，为 LLaMA 3、Qwen