1. 存储容量：
对于深度学习、AI模型训练等任务，通常需要大容量的存储来存放数据集、模型文件和训练过程中的检查点。例如，某些配置建议使用至少2块8TB企业级硬盘或更高容量的存储设备。
在大规模集群中，可能需要外部专用存储系统来支持TB级甚至PB级的数据存储。
2. 存储性能：
高速读写能力是关键，建议使用NVMe SSD或高速SAS硬盘以提高数据访问速度。
使用GPUDirect Storage等技术可以显著提升存储性能，例如通过RDMA技术实现高达200GB/s的带宽。
3. 存储网络：
对于高性能计算任务，建议使用InfiniBand或高速以太网（如10Gbps或更高速度）来确保数据传输的低延迟和高带宽。
WEKA存储解决方案支持高性能并发访问，适用于小型到大型集群。
4. 存储扩展性：
GPU服务器通常需要支持灵活的存储扩展，以便随着项目需求的变化进行调整。例如，支持热插拔硬盘和RAID配置。
5. 存储协议与兼容性：
支持多种存储协议，如POSIX、NFS、SMB和HDFS，以满足不同场景的需求。
配置文件系统如ext4，并通过多路径负载均衡技术优化存储性能。
6. 特殊需求：
在某些特定应用中，如三维容积重建或家电设计，可能需要大容量但IO需求较低的存储解决方案，如SATA硬盘。
对于需要加密或RAID保护的应用，可以选择支持这些功能的企业级存储设备。
搭建GPU服务器的存储需求应根据具体应用场景进行定制，重点考虑存储容量、性能、扩展性和兼容性，以确保满足高性能计算任务的需求。
