行业资讯 · 2026-09-26
AWS联合Qumulo推出大模型跨区域训练优化解决方案
大模型训练常遇算力与数据异地分布痛点，AWS与Qumulo联合推出的跨区域训练方案，无需迁移PB级数据即可接近同区域训练效率，为企业AI降本提供新参考。
优秘智能观察：AI大模型训练对算力与存储的需求持续攀升，算力资源与训练数据集异地分布的痛点已成为不少企业AI落地的拦路虎，近期AWS与Qumulo联合推出的跨区域训练方案，为企业降本提效提供了新的技术参考。本文内容整理自AWS技术博客2026年9月25日发布的技术分享。
大模型跨区域训练的核心痛点
大模型训练需要海量GPU算力支撑，但企业的最优算力资源与训练数据集往往不在同一AWS区域，跨区域访问数据会产生网络延迟与传输成本。此前行业普遍面临两难选择：要么花费高额成本跨区域复制PB级训练数据，要么承受跨区域访问延迟拖慢训练速度。
联合方案的核心能力与验证结果
本次推出的方案将Amazon SageMaker HyperPod托管训练基础设施与Qumulo云原生存储、云数据Fabric（CDF）能力结合，无需迁移数据、无需修改训练代码，即可实现跨区域训练的效率保障。根据AWS官方公开的本次测试验证结果：
- 同区域训练性能表现优异：Qumulo云原生架构可独立于存储容量扩展性能，测试场景下GPU利用率可达99%左右，数据操作延迟低于3ms，可较好发挥硬件性能。
- 跨区域训练效率损耗极小：暖缓存状态下，跨区域训练的吞吐量与同区域基本一致（115-117样本/秒）；冷启动仅在前100-150批有小幅延迟，根据测试场景测算，该暖机过程占万级批次总训练时长的比例不足1%，收敛后GPU利用率可达98%左右，接近满负荷运行。
方案核心架构逻辑
该方案的核心能力来自三层架构设计：
- 单一数据源架构：训练数据集仅需在单个区域存储一份作为权威数据源，无需多区域重复存储，降低不必要的存储成本。
- 跨区域透明访问：算力集群通过本地挂载的存储节点访问数据，跨区域数据同步由存储层通过VPC peering完成，训练侧感知不到区域差异，无需额外适配开发。
- 智能预测缓存：Qumulo的NeuralCache能力可学习训练数据的读取规律，提前将需要的块数据预取到本地NVMe存储，暖机后94%-96%的读取请求可在本地响应，有效屏蔽跨区域网络延迟的影响。
优秘智能点评：AI训练成本是企业大模型落地的核心开销之一，算力调度、存储优化等技术的迭代，正在持续降低AI应用的门槛。对于有大模型训练、私有化AI部署需求的企业而言，可结合自身业务需求，选择适配的技术方案降低AI化转型成本。优秘智能聚焦企业营销与经营场景的AI应用落地，已推出营销智脑、灵秘数字分身、超级数字员工等多款成熟AI产品，可帮助企业快速实现营销、内容、运营等环节的效率提升，如需了解更多可前往优秘智能官网umi6.com咨询。