Amazon S3、Amazon FSx for Lustre、Amazon S3 Express One Zone 均可支撑大模型训练与微调业务，但三类服务的产品定位、性能优势与适配场景存在明显差异，企业需结合业务特征差异化选用。

结合官方技术标准，可提炼出简洁清晰的差异化选型结论：

- 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。

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》专题演讲中，官方明确了AI训练存储的核心判断逻辑：模型训练的存储选型，核心参考维度为训练集群规模、数据吞吐能力、检查点更新频率与存储访问接口类型，而非单一对比存储容量，以此规避算力与存储性能错配问题。

一、Amazon S3：适配中小规模训练，搭建长效统一数据底座

Amazon S3作为经典对象存储服务，核心定位是承接大模型训练全流程的长效数据存储工作，可稳定收纳各类训练核心资源：

- 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。

结合2026亚马逊云科技中国峰会分论坛3技术内容，Amazon S3的适配训练实例规模集中在1至16个实例，高度适配模型调优、海量数据集存储与流式数据吞吐场景。同时该服务可与Amazon SageMaker AI、PyTorch、S3 Files、Mountpoint for Amazon S3等工具生态无缝联动，适配多元训练环境。

从企业业务场景来看，五类场景最适配Amazon S3存储方案：

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。

需要明确的是，Amazon S3无法独立承载全部训练I/O负载。当训练数据包含海量小文件，或模型需要高频保存、快速恢复检查点时，对象存储的接口特性会形成性能瓶颈。此时需搭配高性能文件系统协同工作，补齐高频训练的性能短板。

二、Amazon FSx for Lustre：赋能多节点分布式训练，适配高频算力场景

Amazon FSx for Lustre是亚马逊云科技托管式并行文件系统，主打高并发、低延迟算力训练场景，专门适配多GPU节点并行读取数据的大规模分布式训练任务，核心性能优势全面贴合AI训练刚需：

- 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。

该服务精准适配五类核心训练场景，完美解决大规模训练的性能痛点：

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。

根据峰会演讲给出的选型参考，FSx for Lustre适配16至2000个训练实例的宽泛场景，其中16至500个实例规模可优先选用该服务；500至1000个实例的中大规模集群，可结合POSIX依赖、检查点频率与团队接口使用偏好，在FSx for Lustre与S3 Express One Zone之间灵活选型。简言之，只要训练框架依赖文件系统语义，或存在高频检查点写入需求，FSx for Lustre都是最优适配方案。

三、Amazon S3 Express One Zone：支撑千卡级超大规模云端训练集群

Amazon S3 Express One Zone延续对象存储接口架构，核心优化低延迟访问与超大规模并发吞吐能力，专为超大算力集群训练场景打造，精准适配以下业务：

- 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。

峰会技术资料显示，S3 Express One Zone可实现个位数毫秒级超低延迟，在海量并发访问场景下仍能维持稳定高吞吐，是千级GPU超大规模训练集群的专属存储方案。该服务与FSx for Lustre的核心差异并非单纯性能高低，而是底层适配接口的本质区别。

FSx for Lustre 使用文件系统接口，更适配训练代码依赖文件路径、目录结构、随机读写与POSIX语义的传统训练团队。

S3 Express One Zone 使用对象存储接口，更适配基于S3 API搭建训练管道、以对象模式组织数据的云原生技术团队。

因此，训练集群规模并非唯一选型标准，即便达到超大规模，也需结合训练程序的接口适配特性，判断是否选用S3 Express One Zone。

四、检查点更新频率：三类存储服务选型的核心判定依据

大模型训练周期普遍较长，极易出现任务中断、节点故障、实验迭代回退等问题，定期保存Checkpoint是保障训练稳定性的关键，而检查点保存频次直接决定存储服务选型方向。

若训练过程检查点保存频次较低，可直接将模型状态写入Amazon S3，或定期将关键检查点文件归档至S3长效存储。

若训练需要高频保存、频繁恢复检查点，需依托FSx for Lustre作为训练阶段的高速写入层，先将Checkpoint写入高性能文件系统保障读写效率，训练结束后再将需要长期留存的版本同步归档至Amazon S3。

针对超大规模、云原生对象存储架构，可采用S3 Express One Zone承载热数据与高时效Checkpoint存储，满足低延迟并发访问需求。

基于检查点频次的标准化选型逻辑如下：

- 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、分层组合架构：多数企业最优训练存储落地模式

大模型训练存储架构无需单一服务兜底，核心思路是按照数据生命周期，将数据划分为长效归档数据与训练热数据，通过多服务分层协同实现性能与成本平衡，行业通用AWS标准架构流程如下：

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，实现多维价值落地：

- 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。

针对千卡级及以上超大规模云原生训练平台，可叠加S3 Express One Zone优化热数据层性能，适配海量并发训练场景。峰会官方也明确建议，存储架构规划需优先考量吞吐需求，依据工作负载生命周期区分持久化归档存储与临时高性能存储。

六、四维快速选型法：依托核心问题精准匹配存储方案

企业可通过四个核心维度问题，快速完成大模型训练存储服务的标准化选型，高效匹配业务场景。

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。

上述规模为峰会给出的通用参考标准，无绝对强制限制，实际选型需结合数据吞吐能力、文件特征综合测试判定。

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、整体选型总结：明确服务边界，规避算力资源闲置浪费

三类AWS核心训练存储服务的场景适配边界清晰、分工明确，可精准覆盖全量级大模型训练场景：

- 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。

针对绝大多数企业AI训练场景，最优落地路径为：以Amazon S3搭建稳定持久化数据底座，再根据GPU集群规模、数据吞吐需求叠加FSx for Lustre实现训练加速，仅在超大规模、云原生对象架构训练阶段，重点评估引入S3 Express One Zone。

大模型训练存储选型的核心目标，并非单纯追求单一性能参数极致，而是通过精准分层选型，杜绝高价GPU算力因存储吞吐瓶颈陷入空转等待，实现算力、存储、成本三者最优平衡。

如需深入了解S3、FSx for Lustre、S3 Express One Zone在大模型训练场景的精细化选型方法与落地实践，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回放页面，查看《高性能存储加速生成式 AI》演讲回放及完整技术资料。