关键判断
01GPU 利用率受数据路径影响
训练数据从共享存储、网络、CPU 预处理到 GPU 的路径中，任何一段过慢都会让 GPU 等待。只看 GPU 型号和数量，无法保证实际训练效率。
02NVMe 缓存适合热数据和预处理
本地 NVMe 可以承载高频训练数据、临时缓存和预处理结果，减少反复从容量层读取。容量层和归档层则负责长期数据保存。
03RDMA 和高速网络按规模决定
单机多 GPU、双节点和多节点训练对网络要求不同。只有当任务确实需要跨节点通信或共享高速数据时，RDMA 和高速交换网络才是关键投入。
Reading Context
这篇文章适合解决什么问题？
适合阅读对象
正在判断专业软件、数据规模、配置投入顺序和交付条件的采购、IT 或技术负责人。
读完后的动作
把关键软件版本、用户人数、模型或数据规模整理出来，再进入配置清单或方案咨询。
建议一起查看
AI GPU 服务器配置检查表 / 数据容量、快照与备份规划表
Section 01
GPU 利用率受数据路径影响
训练数据从共享存储、网络、CPU 预处理到 GPU 的路径中，任何一段过慢都会让 GPU 等待。只看 GPU 型号和数量，无法保证实际训练效率。
Section 02
NVMe 缓存适合热数据和预处理
本地 NVMe 可以承载高频训练数据、临时缓存和预处理结果，减少反复从容量层读取。容量层和归档层则负责长期数据保存。
Section 03
RDMA 和高速网络按规模决定
单机多 GPU、双节点和多节点训练对网络要求不同。只有当任务确实需要跨节点通信或共享高速数据时，RDMA 和高速交换网络才是关键投入。