本文来自微信公众号“twt企业IT社区（talkwithtrend.com）”，【作者】朱向东，中原银行 高级工程师。
导读
随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融企业越来越多地开始探索和应用大规模模型的推理和训练。然而，在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着一系列网络难点，涉及网络选型，架构选择和存储规划等。本文将分析金融企业在这方面的挑战，并提出一些建设性的解决方案和经验分析。
一、引言
随着金融业务的复杂性和数据量的增加，金融企业越来越需要强大的模型来进行推理和训练，以支持风险评估、欺诈检测、投资决策等关键业务。然而，大模型的推理和训练过程需要大量的计算资源和高带宽的网络支持，以及存储规划等，金融企业在建设相关的集群环境时面临着一些网络难点。
二、大模型建设网络难点分析
图1 大模型基础设施部署示意图
1.带宽需求：
大模型推理和训练过程中，需要将数据从存储系统传输到训练集群或推理集群，涉及大量的数据传输，数据传输的速度将直接影响整个过程的效率。这对网络带宽提出了很高的要求，需要足够的带宽来支持快速而稳定的数据传输。根据数据传输的频率和数据量大小，通常需要在几百兆每秒（Mbps）到几十或数百千兆每秒（Gbps）的范围内的带宽。在进行模型训练时，可能需要将更新的模型参数从训练集群传输到推理集群，以便实时应用新的模型。这要求带宽能够支持快速的模型参数传输，以减少模型更新的延迟。一般而言，几十兆每秒（Mbps）到数百兆每秒（Mbps）的传输带宽可满足大部分模型参数传输需求。在进行模型训练时，通常会采用分布式训练的方式，将计算任务分发到多个训练节点上进行并行计算。在分布式训练中，节点之间需要进行频繁的数据交换和同步，因此也需要高带宽来支持节点之间的通信。对于较大规模的分布式训练，通常需要在数百兆每秒（Mbps）到数十或数百千兆每秒（Gbps）的带宽范围内，以确保高效的节点间通信和数据同步。对于需要实时响应的金融应用，就需要进行实时推理，推理过程需要在短时间内完成。这要求带宽能够支持快速的输入数据传输和输出结果返回，以确保实时性能。通常，几十兆每秒（Mbps）到数百兆每秒（Mbps）的带宽可满足实时推理的需求。另外，金融企业可能需要在不同部门或不同地点之间共享数据和模型，进行合作和协同工作。这也要求带宽能够支持高效的数据共享和协作，以便实现跨团队或跨地点的合作。因此，金融企业在大模型推理和训练过程中对带宽有一定的需求。确保带宽能够满足数据传输、模型更新、分布式训练、实时推理和数据共享等方面的需求，以确保高效、快速和可靠的模型训练和推理过程。
2.低延迟要求：
大模型的推理和训练通常需要进行分布式计算，涉及多个计算节点之间的数据交换和通信。这就要求网络具备低延迟的特性，以确保节点之间的通信能够快速响应。金融行业有一些应用需要在实时或准实时的条件下做出决策，如交易执行、风险评估和欺诈检测等。在这些场景下，模型推理需要在短时间内完成，以便及时做出相关决策。低延迟是实现及时决策的关键要素之一。在高频交易环境下，金融企业需要对市场数据进行快速分析和决策。大模型的推理过程需要在极短的时间内完成，以便及时响应市场变化和执行交易策略。低延迟对于高频交易的成功至关重要。当金融企业需要对风险进行实时评估和监控，以便及时采取适当的措施。例如，实时风险管理系统需要对交易数据进行快速分析和评估，以检测异常行为和潜在风险。低延迟的推理能力可确保实时风险评估的准确性和有效性。金融企业通常处理大量的高频数据，如市场报价、交易数据和传感器数据等。在这些情况下，低延迟的推理和分析能力可以实现实时数据处理和即时反馈，以便快速发现趋势、模式和异常情况。金融企业的客户服务部门可能需要实时响应客户的查询、请求和投诉。通过低延迟的模型推理，可以实现快速的客户响应和个性化服务，提升客户满意度和体验。具体的数据传输延迟要求会因数据量、传输距离和网络状况等因素而有所不同。通常，数毫秒（ms）到数十毫秒（ms）的数据传输延迟被认为是较低的。因此，金融企业在设计和规划大模型推理和训练过程时需要选择低延迟的网络设备和优化网络拓扑结构，减少通信延迟。建议根据具体的业务需求和性能目标，进行实际测试和性能评估，以确定适合的低延迟需求指标，并确保系统能够满足实时性能的要求。
3.网络安全：
金融行业对数据安全和隐私保护有着严格的要求。在大模型推理集群和训练集群中，涉及大量的敏感数据，如客户信息、财务数据和交易记录等，需要通过加密技术、访问控制和安全传输协议等手段，防止数据泄露和未经授权的访问。金融企业在大模型推理和训练中投入了大量的资源和时间，模型本身也可能包含企业的商业机密和知识产权。需要通过访问控制、数字签名、模型水印和加密等技术手段，防止模型被未经授权的访问、复制或篡改。金融企业还需要对参与大模型推理和训练过程的用户和系统进行身份认证和授权管理。只有经过授权的用户和系统才能访问和操作相关的数据和模型资源。常用的身份认证和授权可以通过用户认证机制、访问令牌和角色管理等方式来实现。为了确保网络安全性，还需要对大模型推理和训练过程进行安全性审计和监控，以及时发现和应对潜在的安全威胁和异常行为。安全性审计和监控可以包括日志记录、异常检测、入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）等措施。除了审计还需具备防御性架构，以增强系统的安全性。防御性架构可以包括网络隔离、安全边界、安全策略和权限管理等措施，以减少潜在的攻击面和提高系统的弹性和恢复能力。同时，还需要对系统和软件进行定期的漏洞管理和补丁更新，以修复已知的安全漏洞和缺陷。
4.网络拓扑设计：
金融企业在建设大模型集群时，需要考虑网络拓扑设计的优化。合理的网络拓扑结构可以提高数据传输的效率和可靠性，减少网络拥塞和单点故障的风险。金融企业可以采用分布式网络架构、多路径传输等技术，优化网络拓扑设计。在网络拓扑设计中要实现安全隔离，将不同的网络区域或功能进行隔离，以防止横向移动和攻击扩散。例如，可以将推理和训练环境分隔开，确保推理环境不会对训练环境造成安全风险。在网络拓扑设计中要具备冗余和高可用性，以确保系统在面对故障或攻击时能够保持连续的服务。这可以通过使用冗余网络设备、多路径路由和负载均衡等技术手段来实现。在网络拓扑设计中要具备优化的性能，以满足大规模模型推理和训练的需求。网络拓扑应该考虑带宽、延迟和吞吐量等因素，以提供高效的数据传输和处理能力。在网络拓扑设计中要能够保护关键节点，如数据存储服务器、训练服务器和推理服务器等。在网络拓扑设计中要能够有效管理带宽，确保在大规模模型推理和训练过程中有足够的带宽供应。这可能涉及到流量调度、带宽限制和优先级管理等策略。在网络拓扑设计中要具备良好的可扩展性，以应对业务增长和规模扩大的需求。网络拓扑应该能够容纳更多的计算资源和存储容量，同时保持良好的性能和安全性。在网络拓扑设计中要能够支持监控和日志记录，以实时监测网络状态、检测异常行为并进行安全审计。
三、大模型建设网络难点解决方案和经验
1.网络带宽的提升：
金融企业可以考虑增加网络带宽，以满足大规模数据传输的需求。可以与网络服务提供商合作，升级网络设备和带宽，或者采用专用的高速网络通道，以提高网络传输的效率和速度。一是可以考虑升级网络交换机、路由器和防火墙等网络设备，以提供更高的带宽容量和性能。选择高速、高吞吐量的设备可以有效增加网络带宽。二是可以采用链路聚合技术（Link Aggregation）将多个物理链路捆绑为一个逻辑链路，从而增加总带宽。三是可以采用多路径路由技术（Multipath Routing）同时利用多条路径进行数据传输，从而提高网络带宽和吞吐量。四是可以部署负载均衡器将网络流量均匀地分发到多个服务器上，通过分流和分担负载来提升网络带宽和性能。五是可以考虑使用高速互联技术，如光纤通信、InfiniBand、以太网万兆/百兆、数据中心互联网络（DCI）等，以提供更高的带宽和低延迟的网络连接。六是可以与多个网络带宽供应商合作，并增加网络链路的数量，以扩展总体带宽。通过多个供应商和链路的冗余配置，可以提高网络的可靠性和容错性，并增加带宽的可用性。七是可以通过优化网络协议的设置和使用数据压缩技术，来减少网络传输的数据量，从而提高有效的网络带宽利用率。八是在大规模跨地域的场景下，可以实施缓存和内容分发网络（CDN），通过在关键节点上实施缓存和内容分发网络，减少对网络带宽的依赖，提供更高效的数据传输和响应速度。
2.优化网络拓扑结构：
金融企业可以通过优化网络拓扑结构来减少网络延迟和拥塞。一是可以采用分层设计的网络拓扑结构，将网络划分为不同的层次，每个层次具有特定的功能和职责。例如，可以将前端负载均衡、应用服务器、数据库服务器等组织成不同的层次，通过专门的网络链路连接它们。这种分层设计有助于提高网络的可扩展性、性能和安全性。二是可以设计冗余路径来避免单点故障。通过使用多个物理链路或链路聚合技术，确保有备用路径可以接管流量，以保持网络的连通性。三是可以使用最短路径路由算法，如OSPF（Open Shortest Path First）或BGP（Border Gateway Protocol），来选择网络中最短的路径进行数据传输。四是可以使用负载均衡器来均衡流量分发，确保网络资源的平衡利用。五是在多个数据中心之间构建大模型集群时，可以采用数据中心互联网络（DCI）来优化网络拓扑结构。六是可以考虑安全隔离的设计，将不同的网络区域或功能进行隔离。例如，可以将数据存储区域与训练服务器区域进行隔离，以防止横向移动和数据泄露。七是可以通过流量优化技术来提高网络拓扑结构的效率。八是可以考虑网络的监控和管理，通过使用网络监控工具和管理系统，可以实时监测网络状态、识别性能瓶颈和故障，并进行及时的调整和优化。
3.强化网络安全：
金融企业在建设大模型推理集群和训练集群时，网络安全至关重要。一是要实施严格的访问控制机制，限制只有授权人员能够访问集群资源。使用强密码策略，并考虑使用多因素身份认证来增加安全性。二是要将网络划分为不同的安全区域或虚拟局域网（VLAN），根据需求和敏感性级别对不同的资源进行隔离。这样可以防止横向扩展攻击和减少攻击面。三是要部署防火墙来监控和过滤网络流量，及时检测和阻止潜在的恶意流量。结合IDS/IPS技术，实时检测和响应网络入侵尝试。四是要使用加密协议（如TLS/SSL）来保护数据在网络传输过程中的机密性和完整性。确保集群内部的通信和与外部的通信都经过加密。五是要建立全面的安全审计机制，记录和监视网络活动和事件。定期审查和分析日志，及时发现潜在的安全问题和异常行为。六是要及时应用操作系统、应用程序和网络设备的安全补丁和更新，以修复已知漏洞并提高系统的安全性。七是要实施严格的身份和访问管理策略，包括角色基础访问控制（RBAC）、权限最小化原则和定期的账户审计。确保只有授权人员获得适当的权限。八是要提供网络安全培训和意识教育，使员工了解网络安全风险和最佳实践，培养安全意识和良好的安全习惯。九是要使用有效的防病毒软件和反恶意软件解决方案，及时更新病毒定义文件，保护集群免受恶意软件和病毒的侵袭。十是要定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，评估集群的安全性并发现潜在的漏洞和弱点。及时修复漏洞和改进安全措施。十一是要制定完善的事件响应和应急计划，以应对网络安全事件和紧急情况。确保有针对性的应急响应策略和团队，并进行定期的演练和测试。十二是要审查和评估第三方供应商的安全实践，并确保其符合相关的合规性要求。监控和管理与第三方供应商的合作，以确保整个供应链的安全性。
4.网络监控和故障排除：
金融企业需要建立有效的网络监控和故障排除机制，实时跟踪网络性能和状态。通过使用网络监控工具和日志分析系统，可以快速发现和解决网络故障和瓶颈问题，确保集群的稳定运行。一是使用网络监控工具和系统，实时监测集群中的网络设备、服务器和应用程序的状态和性能。监控关键指标，如带宽利用率、流量模式、延迟、丢包率等，以及硬件资源的使用情况。二是定期分析和审查网络设备、服务器和应用程序的日志，以识别异常行为、错误日志和潜在的安全事件。日志分析可以帮助发现潜在的故障和安全问题，并提供排查线索。三是设置故障监测和警报机制，以及时检测网络设备、服务器和应用程序的故障和异常状态。通过配置警报规则和阈值，及时通知相关人员，并采取适当的措施进行故障排除。四是配置远程访问和远程管理功能，以便管理员可以远程登录和管理网络设备和服务器。这样可以方便快捷地进行故障排除和配置更改，减少故障处理时间，但远程登录必须限制在安全区域进行。五是建立清晰的故障排除流程和文档，包括步骤、检查点和可能的解决方案。确保团队成员了解故障排除流程，并能够按照标准化的方法进行故障排查。六是维护准确的网络拓扑图和设备地图，记录网络设备、服务器和应用程序的位置和连接关系。这有助于快速定位故障点，并加快故障排除的过程。七是监测网络链路和线路的状态和性能，包括带宽利用率、延迟、丢包率等。确保网络链路的稳定性和可靠性，并及时发现并解决潜在的线路问题。八是定期进行故障模拟和测试，模拟网络设备或服务器故障的情况，评估系统的容错能力和恢复能力。通过测试，发现潜在的故障点并改进故障处理策略。九是建立团队合作和沟通机制，确保各个团队成员之间的密切合作和信息共享。及时共享故障信息和排查进展，加快故障解决的速度。十是定期进行网络设备、服务器和应用程序的维护和更新，包括操作系统补丁、固件升级等。这有助于减少潜在的故障和安全漏洞，并提高系统的稳定性和性能。
5.合理规划集群容量和资源利用率：
在建设集群时，金融企业应该根据业务需求和预期的负载情况，合理规划集群的容量和资源配置。过大的集群容量可能导致资源浪费，而过小的容量则可能限制模型的推理和训练性能。通过对业务需求的充分了解和资源利用率的优化，可以有效提高集群的性能和效率。首先，要对金融企业的业务需求进行全面分析和评估。了解模型训练和推理的工作负载特征、数据规模、并发需求等，以确定集群的容量和资源需求。二是要基于业务需求和工作负载特征，进行性能评估和预测。通过实验和基准测试，了解模型训练和推理的资源消耗情况，包括计算、存储、网络带宽等。这有助于确定集群的规模和配置。三是要充分考虑集群的扩展性和弹性。根据业务需求和预测，规划集群的初始容量，并考虑如何在需要时进行水平或垂直扩展。使用云计算服务可以方便地实现弹性扩展。四是要实施有效的资源调度和管理策略，以优化资源利用率。使用调度器或集群管理系统来动态分配和管理计算资源，确保资源的高效利用和负载均衡。五是要考虑采用虚拟化或容器化技术，如虚拟机或容器，以提高资源利用率和灵活性。通过隔离和共享资源，实现更好的资源管理和利用。六是要采用自动化工具和系统来进行集群的运维和监控。自动化可以提高效率和减少人工操作的错误。监控集群的性能和资源利用率，及时进行优化和调整。七是要为集群预留一定的容量，以应对未来的增长和突发需求。同时，考虑冗余设计，如备份节点、冗余网络连接等，以提高可靠性和容错能力。八是要在规划集群容量和资源利用率时，进行成本效益分析。综合考虑硬件、软件、能源和维护等方面的成本，并与业务价值和预期收益进行权衡，确保高效利用资源的同时控制成本。九是要定期进行容量规划和优化。根据业务需求和集群的实际使用情况，监测和评估资源利用率，及时进行容量调整和优化，以满足变化的业务需求。
图2 大模型推理集群和训练集群拓扑示意图
四、推理集群和训练集群分离与训推一体化架构的优缺点分析
在金融企业建设大模型推理集群和训练集群时，可以选择推理集群和训练集群分离的架构，也可以选择训推一体化的架构。下面是对这两种架构进行优缺点的分析：
（一）推理集群和训练集群分离架构
･优点：
1.资源分离和优化：推理集群和训练集群的分离允许针对它们的特定需求进行资源配置和优化。推理集群可以专注于高效的推理任务处理，而训练集群可以专注于高性能的模型训练。这样可以根据具体的工作负载需求，分别调整硬件配置、网络带宽和存储容量，以获得最佳的性能和效率。
2.独立的扩展和弹性：分离架构提供了更大的灵活性和弹性。推理集群和训练集群可以根据需求独立扩展，以适应不同的工作负载和数据量。例如，在高峰期可以增加推理集群的规模来处理大量的并发请求，而在模型训练时可以扩展训练集群以加快训练速度。这种独立的扩展能力使得系统更具弹性，可以根据需求进行快速调整和适应。
3.安全性和隔离：通过分离推理集群和训练集群，可以更好地实现数据的安全性和隔离。训练集群可以在受控的环境中处理敏感数据，而推理集群可以将数据分离，减少潜在的安全风险。这对于金融企业来说尤为重要，因为金融数据通常涉及敏感信息和隐私。
4.并行化和并发性：分离架构允许并行进行训练和推理任务，从而提高系统的并发性和吞吐量。训练集群可以持续进行模型训练，而推理集群可以同时处理多个推理请求。这样可以更好地满足金融企业对实时性和高并发性的要求。
･缺点：
1.数据传输开销：在训练完成后，将模型从训练集群传输到推理集群可能涉及数据传输的开销。这可能会增加传输延迟和网络带宽消耗。特别是当模型很大或者数据量庞大时，传输开销会更为显著。这需要在架构设计上考虑到数据传输的效率和成本。
2.数据一致性和同步：推理集群和训练集群分离可能导致数据一致性的问题。如果模型和数据在训练和推理之间有更新，需要确保及时同步和一致性。这可能需要额外的机制和管理来确保数据的正确性和一致性。例如，可以使用版本控制和同步工具来管理模型和数据的变更。
3.系统复杂性：推理集群和训练集群分离会增加系统的复杂性。需要设计和管理两个独立的集群，并确保它们之间的协调和通信。这可能需要更多的管理和维护工作，以及对集群间交互的监控和调整。此外，分离架构可能需要更多的系统资源和运维成本。
（二）训推一体化架构
･优点：
1.简化部署和管理：训推一体化架构将训练和推理集群合并为一个集群，共享相同的硬件资源和基础设施，这样可以减少系统的复杂性，用户可以轻松的调整资源分配，根据需要攻台分配硬件资源给训练或推理任务，简化了部署和管理的流程。训推一体化架构提前在集群中预置了行业常用的大模型，例如自然语言处理、图像识别等领域的模型，用户可以直接使用这些预置的模型，无需从头开始训练和调优，即可快速部署和使用，可以节省用户调优模型的时间和精力，使其更专注于实际的应用开发和解决问题。
2.数据一致性：训推一体化架构可以更好地保持数据一致性。模型和数据在同一个集群中，更新和同步更加方便，避免了跨集群传输的开销和问题。
3.硬件资源共享：训推一体化架构可以充分利用硬件资源，通过共享计算资源（如GPU、TPU等）实现更好的资源利用率。这可以降低硬件成本，尤其是在推理集群空闲时可以充分利用其计算能力进行训练任务。
4.快速模型迭代和部署：训推一体化架构提供了内置的数据预处理工具链软件，可以帮助用户对原始数据进行处理、清洗、划分和转换，以满足模型训练和推理的需求，用户可以使用预处理工具链和模型训练环境高效的进行语料生成和模型迭代。训练得到的模型可以直接在推理集群中部署和使用，避免了转换和迁移的开销，提高了模型迭代速度和响应能力。
5.实时性要求的满足：对于金融业务中对实时性要求较高的场景，训推一体化架构可以更好地满足这种需求。通过将训练和推理集群集成在一起，可以减少模型部署和更新的时间，提供更快的推理速度和实时性。
･缺点：
1.资源竞争和性能折衷：训推一体化架构中，训练和推理任务共享硬件资源，存在多任务、多模型抢占情况，它们可能会竞争有限的资源，比如高优先级推理任务运行时，如果训练任务占用较多的资源，会导致推理性能下降，需要能够通过池化、调度等方式保障高优先级任务性能。为了解决资源竞争问题，训推一体化架构需要进行性能折衷，当系统中存在同时运行的训练和推理任务时，可能需要通过降低训练任务的资源占用或调整推理任务的优先级来平衡资源的分配，增加了系统涉及和管理的复杂性。
2.技术复杂性：超融合一体机集成了多种技术，包括AI开发平台、数据处理平台、GPU/NPU、存储和网络等，这些技术组件需要相互配合和协同工作，以提供全面的训练和推理功能。不同技术组件之间的集成和配置可能相对复杂，需要深入理解每个组件的工作原理和相互关系。当系统出现问题时，需要仔细分析和定位问题的根源，并进行相应的修复措施。可能涉及对各个技术组件进行故障排除、软件升级和修复等操作。系统维护和故障排除需要有深入的技术知识和经验。对于系统的技术更新和升级，需要进行仔细的规划和测试，需要专业的技术人员进行有效的管理和执行。非专业的用户可能需要额外的学习和培训，才能有效的使用和维护训推一体化架构。
3.扩展性和弹性受限：一体化架构可能对系统的扩展性和弹性造成一定的限制。当业务需求超出系统的容量时，例如需要处理更大规模的数据或更复杂的模型，可能会导致资源不足的问题，扩展性方面无法满足潜在的增长需求。由于训练和推理任务共享硬件资源，当需求超出系统容量时，可能需要进行额外的资源规划和优先级调整，可能导致某些任务的处理能力受到限制，无法充分利用可用资源。例如当训练任务占用大量资源时，可能需要降低推理任务的优先级，导致推理任务的性能下降。当需要快速调整系统规模以适应变化的工作负载时，一体化架构可能无法提供即时的弹性扩展或收缩能力，无法灵活地根据实际需求进行资源分配和利用。
通过以上分析，推理集群和训练集群分离的架构适用于需要独立优化和扩展资源的场景，可以提供更大的灵活性和安全性。而训推一体化的架构简化了部署和管理，硬件资源共享，更容易保持数据一致性，也具备快速模型迭代和满足实时性的优势，但在资源冲突和扩展性方面可能会存在一些限制。因此，在选择架构时，金融企业应该综合考虑业务需求、数据规模、实时性要求、性能要求、数据安全性以及资源配置和管理的复杂性，权衡架构的优缺点，有针对性的根据具体需求情况来做出适当的选择。
五、建设大模型集群的存储规划分析
金融企业在建设大模型推理集群和训练集群时，搭配存储进行整体规划是非常重要的。以下是一些关键考虑因素和建议：
1.存储需求：大模型通常具有庞大的参数量和模型大小，需要大量的存储空间来保存模型参数、训练数据和其他相关文件。制定存储规划可以帮助确定所需的存储容量，确保集群能够满足模型训练和推理所需要的存储需求。
2.存储容量：大模型的训练和推理会产生大量的数据，因此需要足够的存储容量来存储模型参数、训练数据、推理数据等。评估数据规模和增长趋势，确保存储容量能够满足长期需求。
3.存储性能：模型训练和推理的性能也与存储的读写速度密切相关。选择高性能的存储解决方案，如固态硬盘（SSD）或NVMe（非易失性内存快速存储），以确保快速的数据访问和传输。
4.数据访问效率：存储规划可以考虑数据访问的效率。对于大规模的模型训练，频繁的数据读取和写入操作是不可避免的。通过合理的存储规划，可以优化数据的读写性能，提高模型训练的效率。例如，使用高速存储设备（如SSD）或分布式存储系统可以提供更快的数据访问速度。
5.数据备份和容灾：金融数据的安全和可靠性至关重要。设置合适的数据备份和容灾策略，包括定期的数据备份、冗余存储和灾难恢复机制，以保护数据免受意外损失。大模型集群中的数据是宝贵的资产，需要进行定期的备份以防止因硬件故障、数据损坏或其他意外事件导致的数据丢失。存储规划应包括备份策略、存储冗余和数据恢复机制，以确保数据的安全性和可靠性。
6.数据访问控制和安全性：金融数据往往涉及敏感信息，需要确保访问控制和数据安全。采用合适的安全措施，如身份验证、加密传输和访问权限管理，以保护数据的机密性和完整性。
7.数据存储架构：考虑将存储划分为不同的层次和区域，以适应不同的数据访问需求和性能要求。例如，可以将热数据存储在高性能存储中，而将冷数据存储在低成本、高容量的存储中，以实现性能和成本的平衡。
8.数据集成和流程管理：确保存储系统与训练和推理流程的集成和管理无缝衔接。这包括数据的导入和导出、数据预处理和清洗、数据版本控制等方面的流程管理。
9.扩展性和弹性：存储规划需要考虑集群的扩展性和可伸缩性，以适应未来业务增长和数据规模的变化。选择可扩展的存储解决方案，如分布式存储系统或云存储服务，以便根据需要进行容量和性能的调整。合理的存储规划可以确保集群能够轻松扩展和添加额外的存储容量，以满足未来的需求。
六、结论
金融企业在建设大模型推理集群和训练集群的过程中，面临着网络难点。高带宽需求、低延迟要求、网络安全和拓扑设计等方面的挑战需要得到有效的解决。通过增加网络带宽、优化网络拓扑结构、强化网络安全、实施网络监控和故障排除机制，并合理规划集群容量和资源利用率，金融企业可以克服这些难点，构建稳定、高效和安全的大模型集群环境。这将为金融业务的推理和训练提供坚实的基础，促进金融企业在人工智能领域的创新和发展。
