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智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。 从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。
跨配额目录红线所示，会穿过黑色虚线。 配额目录： D1，D2_0。 目录深度：根目录/往下到当前目录的层数，例如，目录/D1/D2_0/D3_1深度为4。 配额目录深度：当前目录不断往上找，穿过黑色矩形虚线的层数。例如，目录/D1/D2_0/D3_1配额目录深度为2。 红线与绿线：mv或者link操作，绿色表示允许操作，红色表示不允许操作。
OBS为容量型存储，在时延、带宽等存储性能上无法满足高性能AI训练，建议使用SFS Turbo HPC型高性能文件系统加速AI训练任务，训练速度加快可以节省AI算力费用。 文件系统使用空间不足，可以扩容吗？ SFS Turbo文件系统支持在线扩容，扩容过程中挂载文件系统可能失败，建议业务低峰期扩容。 父主题：
10亿算。 20亿 说明： 单文件系统下文件或子目录数=总容量（GB） * 25000，上限为20亿，即得出数量大于20亿时，数量按20亿算。 20亿 说明： 单文件系统下文件或子目录数=总容量（GB） * 25000，上限为20亿，即得出数量大于20亿时，数量按20亿算。 单目录下最大文件或子目录数
Turbo监控指标说明和创建告警规则。 SFS Turbo性能监控 您可以在CES云监控服务上监控和SFS Turbo文件系统的性能使用情况。当AI算力集群规模变大，大模型参数量变大，导致Checkpoint读加载时间变长时，或训练数据集加载由于存储读写带宽不足导致拖慢AI训练时，您可以对SFS
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