基于 RDMA 技术，时延低至 10µs，满足 AI 训练数据加载瓶颈突破需求。
线性扩展到数千节点并发读写，单文件系统聚合带宽轻松突破 TB/s。
标准 POSIX 文件语义，现有 HPC 应用无需修改代码即可迁移运行。
与 PyTorch、TensorFlow、MXNet 深度集成，支持 GPU 集群高速训练数据流。
VPC + ACL 多层访问控制，静态加密，满足金融、医疗、政务合规要求。
一键将 OSS 数据导入 CPFS 用于训练，训练结果自动归档回 OSS，冷热分离。
| 规格 | 聚合带宽 | IOPS | 时延 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| CPFS 标准版 | 2 GB/s 起 | 100万+ | ≈1ms | 中等规模 HPC、基因组学 |
| CPFS 性能版 | 10 GB/s 起 | 500万+ | ≈100µs | 大规模 AI 训练、EDA 仿真 |
| CPFS for LINGJUN | TB/s 级 | 千万级 | ≈10µs | 超大规模模型训练（万卡集群） |
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千卡 GPU 集群并发读取训练数据，CPFS 单文件系统提供 TB/s 聚合带宽，消除 I/O 瓶颈。
基因测序数据 PB 级存储 + 高并发分析读写，CPFS 毫秒级时延显著缩短分析周期。
IC 设计仿真需要高 IOPS 小文件随机读写，CPFS 性能版 500万 IOPS 满足需求。
影视特效多节点渲染，CPFS 保障所有节点同步读取源素材，避免渲染节点等待。
NAS 极速型主要面向单集群中等规模场景，聚合带宽约 20 GB/s；CPFS 专为超大规模并行计算设计，聚合带宽可达 TB/s，适合千卡以上 GPU 集群。
可以。EDA、基因组学、石油地震分析、影视渲染等传统 HPC 场景同样非常适合 CPFS。
阿里云提供 CPFS Data Connector 工具，可将 OSS Bucket 中的数据按需导入 CPFS 缓存层，训练结束后自动回写 OSS，实现成本最优的冷热分离。
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