8月7日，阿里云面向 AI 推出全新升级的存储系统 CPFS 智算版，单文件系统容量提升 500% 达到 6PB 级别，在大规模训练场景中，可支持更大的数据量和更高性能。同时，CPFS 全新升级系统智能引擎，冷热数据流动带宽提升 20 倍，可大幅降低存储成本，更好支撑大模型训练及推理。

随着大模型参数和数据集规模的迅速增长，包含更多数据量的多模态大模型也成为趋势，大模型训练对存储的要求更高，需要更快的数据读写、传输和更大的存储空间。阿里云 CPFS 是专为 AI 和高性能计算而设计的存储产品。CPFS 通过创新的分布式并行存储架构设计，自研的高性能 RoCE RDMA 网络协议和虚拟存储通道技术，多级缓存的弹性客户端，最终实现高吞吐、低延迟、Serverless 化的高性能存储能力。

为更好满足模型训练不断增长的数据量和计算密度需求，CPFS 单文件系统容量从 1PB 提升至 6PB，单计算节点可支持40个容器同时挂载。同时，通过智能数据流动引擎的升级，冷热数据可以 100GB/s 的高带宽实现流动：在训练前将数据从对象存储 OSS 中快速导入到 CPFS，更好满足训练时数据高并发读取；在训练结束后，将生成的结果数据从CPFS 导出到 OSS，大幅降低存储成本。

针对大模型训练中的数据安全问题，CPFS 通过高性能虚拟化存储通道保障数据访问安全，提供租户权限鉴权、数据隔离和性能隔离，增强端到端安全隔离和数据保护能力。CPFS 集成日志服务 SLS 提供的日志审计能力和云备份CloudBackup 自动挂载备份功能也即将上线。

复旦大学、小鹏汽车、零一万物、百川智能、元戎启行等公司和机构已经使用阿里云进行 AI 训练和应用，通过阿里云CPFS 提供的高吞吐带宽和百亿级小文件的高性能访问，数据集的并发读取和 checkpoint 写效率大幅提升，为模型训练和推理提速。比如，元戎启行基于阿里云的灵骏智算和 CPFS 分布式存储，完成了高性能的智能驾驶训练，训练效率提升120%，并通过冷热数据的分层存储方案实现大幅成本节省。

Forrester 全球 AI 基础设施解决方案最新报告指出，阿里云 AI Infra 综合产品力居全球第二。此次CPFS智算版的全新升级，是阿里云存储在面向多模态等AI发展趋势做出的新探索。在存储领域，阿里云曾获中国电子学会科学技术特等奖、世界互联网领先科技成果奖，盘古分布式存储技术还曾荣获中国发明专利金奖。

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