针对大模型训练场景，Amazon S3、FSx for Lustre 与 S3 Express One Zone 均可提供存储支撑，但三者的技术定位与最优适用场景各不相同，无法通用替代，需按训练特性精准匹配。

针对大模型训练的主流场景，可直接落地的精准选型方案如下：

- Amazon S3：适合中小规模训练、LoRA/QLoRA 微调，以及训练数据和模型文件的长期保存；

- Amazon FSx for Lustre：适合多节点分布式训练、频繁保存检查点，以及依赖 POSIX 文件系统的训练框架；

- Amazon S3 Express One Zone：适合千卡级以上超大规模训练，以及偏好对象存储接口的云原生训练架构。

据2026亚马逊云科技中国峰会分论坛3《高性能存储加速生成式 AI》分享内容，AI训练存储选型具备明确的优先级原则：优先依据集群体量、吞吐性能需求、检查点保存频次、框架访问接口选型，摒弃仅以存储容量为标准的传统选型思路，保障训练效率与算力利用率。

一、Amazon S3：中小模型训练与企业长效数据资产存储方案

作为云端主流对象存储服务，Amazon S3主打高可靠、大容量、低成本的持久化存储能力，是企业大模型训练与微调的基础数据底座，可统一归集各类AI核心数据资产：

- 原始训练数据；

- 清洗后的数据集；

- LoRA、QLoRA 微调数据；

- 模型权重；

- 训练日志；

- 检查点归档；

- 评估结果。

依据2026亚马逊云科技中国峰会分论坛3技术解读，Amazon S3最优适配1至16个实例的小规模训练集群，在模型调优、海量数据集存储、流式数据吞吐场景中表现稳定。同时该服务具备极强生态兼容性，可无缝对接Amazon SageMaker AI、PyTorch、S3 Files、Mountpoint for Amazon S3等主流训练工具，适配多样化开发环境。

结合企业业务形态，五类企业场景可优先选用Amazon S3：

1. 主要进行行业模型微调，而不是从零训练基础模型；

2. 训练集群规模相对有限；

3. 数据集容量较大，但单次训练并发读取压力可控；

4. 希望训练结束后长期保留模型、数据和检查点；

5. 训练程序能够使用 S3 API 或流式加载数据。

需要注意的是，Amazon S3不适合独立承载全流程训练I/O任务。当训练数据包含海量细碎小文件，或模型迭代需要高频保存、快速恢复检查点时，对象存储的访问机制会产生性能瓶颈。此时需搭配高性能文件系统补足高频读写能力，保障训练效率。

二、Amazon FSx for Lustre：多节点分布式大模型训练高性能文件存储

Amazon FSx for Lustre是托管式高性能并行文件系统，专为机器学习、超算等高并发算力场景优化，核心适配多GPU节点协同读写的分布式训练任务，核心性能与适配优势如下：

- 支持跨大量客户端的并行 I/O；

- 提供亚毫秒级延迟；

- 聚合吞吐可以扩展到每秒 1 TB 以上；

- 支持 POSIX 文件系统语义；

- 可与 PyTorch、DeepSpeed、Megatron 等训练框架配合；

- 可以与 Amazon S3 集成，并按需加载数据。

该服务精准匹配五大训练刚需场景，彻底解决大规模训练的I/O瓶颈问题：

1. 多节点分布式训练或全量微调；

2. 训练框架依赖目录、文件路径和 POSIX 操作；

3. 多个 GPU 节点需要同时读取相同训练集；

4. 模型需要频繁保存和恢复 Checkpoint；

5. GPU 成本较高，需要尽量减少等待存储的时间。

峰会选型数据显示，FSx for Lustre适配16至2000个训练实例的广泛区间，其中16至500个实例的中小规模分布式训练可优先落地；500至1000个实例的中大规模集群，可根据POSIX依赖程度、检查点迭代频率、团队技术栈偏好，对比选择FSx for Lustre或S3 Express One Zone。总体而言，只要训练业务依赖文件系统操作、存在高频检查点写入需求，FSx for Lustre都是最贴合的高性能解决方案。

三、Amazon S3 Express One Zone：千卡级超大规模云原生训练集群专属存储

Amazon S3 Express One Zone基于对象存储架构深度优化，聚焦超低延迟、超高并发吞吐能力，专门解决千级GPU超大规模训练集群的并发读写难题，适配场景十分明确：

- 1000个以上 GPU 的超大规模训练集群；

- 大量节点同时读取训练数据；

- 使用 S3 API 的云原生训练框架；

- 不依赖完整 POSIX 文件系统；

- 希望对象存储性能随并发规模扩展的场景。

官方峰会资料指出，S3 Express One Zone具备个位数毫秒级超低访问延迟，在海量节点并发访问场景下可保持稳定高吞吐，是千级GPU超大规模训练场景的核心存储选型。该服务与FSx for Lustre的核心差异不在于性能强弱，而在于接口形态与技术栈适配性。

FSx for Lustre 使用文件系统接口，适配存量训练代码依赖文件路径、目录结构、随机读写、POSIX语义的传统训练架构。

S3 Express One Zone 使用对象存储接口，适配完全基于S3 API搭建训练管道、以对象模式统一管理数据的云原生架构。

因此超大规模集群并非必然选用S3 Express One Zone，最终选型需以训练程序的接口适配特性为核心判定标准。

四、检查点迭代频次：决定三类存储选型的核心关键指标

大模型训练属于长周期迭代任务，极易出现节点故障、任务中断、实验回退等问题，Checkpoint定期保存是保障训练可持续性的关键，而检查点保存频次直接决定存储架构的选型方向。

若训练迭代节奏平缓、检查点保存频次较低，可直接将模型状态归档至Amazon S3，依托其持久化能力完成长期留存。

若训练需要高频迭代、频繁保存与恢复Checkpoint，需采用分层架构，以FSx for Lustre作为训练实时高速写入层，承接高频检查点读写，训练结束后再将核心版本同步回Amazon S3长效归档。

针对超大规模云原生对象训练架构，可采用S3 Express One Zone承载热数据与高频Checkpoint存储，满足超低延迟、高并发访问需求。

基于检查点频次的标准化选型规则清晰明确：

- 检查点少、长期保存为主：Amazon S3；

- 检查点频繁、依赖 POSIX：FSx for Lustre；

- 规模极大、使用 S3 API：S3 Express One Zone。

五、分层协同架构：摒弃单点选型，打造高效训练存储体系

专业的大模型训练存储架构，不会依赖单一存储服务承载全场景需求，而是按照数据生命周期属性，区分长期归档资产与训练实时热数据，通过多服务分层协同实现性能、成本、稳定性最优，行业主流AWS落地架构如下：

1. 使用 Amazon S3 保存完整训练数据、模型和历史检查点；

2. 训练开始时，通过 FSx for Lustre 为 GPU 集群提供高速并行访问；

3. 将训练过程中的高频 Checkpoint 先写入 FSx for Lustre；

4. 将关键 Checkpoint 和最终模型归档回 Amazon S3；

5. 训练结束后释放不再需要的临时高性能存储。

该分层架构充分整合三类服务核心优势，实现全方位能力互补：

- Amazon S3 的容量和持久化能力；

- FSx for Lustre 的高吞吐和文件系统接口；

- 按训练任务生命周期管理成本的灵活性。

对于千卡级及以上超大规模云原生训练平台，可叠加S3 Express One Zone优化热数据层并发性能，适配海量算力集群训练需求。峰会官方也着重强调，存储架构规划需优先聚焦吞吐适配性，依据工作负载生命周期区分持久化存储与临时高性能存储，避免资源错配与成本浪费。

六、四问快速选型法：极简判定逻辑适配各类训练场景

企业可通过四个标准化问题，快速精准完成大模型训练存储选型，适配不同规模、不同架构的训练业务。

1. 训练集群有多大？

- 约1至16个实例：优先从 Amazon S3 开始；

- 约16至500个实例：优先考虑 FSx for Lustre；

- 约500至1000个实例：根据接口和检查点需求选择；

- 1000个以上实例：重点评估 S3 Express One Zone。

上述集群规模为行业通用参考标准，无绝对硬性限制，实际落地需结合数据吞吐、文件结构、业务负载综合测试判定。

2. 是否依赖 POSIX 文件系统？

需要文件路径、目录和复杂文件操作时，优先选择 FSx for Lustre。

能够原生使用对象存储接口时，可以选择 Amazon S3 或 S3 Express One Zone。

3. 是否频繁保存检查点？

频繁保存和恢复 Checkpoint，优先考虑 FSx for Lustre。

以长期归档为主，可以使用 Amazon S3。

4. 数据是长期资产还是训练期间的热数据？

长期数据、模型和实验结果放在 Amazon S3。

训练期间需要高频读取和写入的数据，则进入 FSx for Lustre 或 S3 Express One Zone 等高性能层。

七、最终选型结论：清晰界定服务边界，实现算力高效利用

三类AWS训练存储服务的场景边界、核心能力、适配定位清晰明确，可完整覆盖大模型训练全场景需求，选型总结如下：

- Amazon S3负责“存得多、存得久”，适合中小规模训练、模型微调和长期数据底座；

- Amazon FSx for Lustre负责“文件读写快”，适合多节点训练、频繁检查点和 POSIX 工作负载；

- Amazon S3 Express One Zone负责“大规模对象访问快”，适合千卡级以上训练和 S3 API 原生架构。

多数企业的最优落地路径为：以Amazon S3搭建长效稳定的数据底座，根据GPU集群规模与吞吐需求叠加FSx for Lustre实现训练加速，仅在超大规模、纯云原生对象架构训练场景下，重点评估部署S3 Express One Zone。

大模型训练存储架构的核心价值，不在于追求硬件参数极致，而在于精准匹配业务场景，彻底杜绝高价GPU算力因存储性能瓶颈空转闲置，最大化提升算力利用率、降低训练综合成本。

如需深入探究S3、FSx for Lustre、S3 Express One Zone在大模型训练场景的选型逻辑与实战方案，可通过亚马逊云科技官网首屏Banner或搜索“2026亚马逊云科技中国峰会”，进入分论坛3回放专区，查看《高性能存储加速生成式 AI》演讲回放及配套详细技术资料。