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全 NVMe 架构联合 RDMA 技术，针对训练数据集与检查点读写深度优化，极速释放 I/O 潜能
支持客户端并行 I/O 访问，打破传统 NAS 的串行访问限制，满足数千台计算节点的并发需求
多级可靠性机制与故障自愈，服务可用性不低于 99.9%，数据可靠性不低于99.9999999%
联动 JoyBuilder 平台，自动化挂载；兼容 POSIX 语义，AI 训练框架与 HPC 应用零配置接入，大幅降低运维成本
全 NVMe + RDMA 加速，延迟更低、带宽更稳； 大文件与小文件混合负载自适应优化； 训练集加载与检查点保存均可稳定高效
分布式元数据架构，消除单点瓶颈； 支持数千节点并发读写，PB 级线性扩展； 扩容业务不中断，无需提前规划上限
多级冗余架构，保障数据安全； 元数据多活架构，节点故障自动隔离自愈； 数据完整性校验，静默错误自修复
容量与性能同步扩展，无需分别规划； 在线弹性扩容，业务无感升级
实时采集吞吐、IOPS、时延等核心指标； 自定义告警阈值，异常自动触发响应
多租户数据强隔离； VPC 网络校验，确保访问来源可信； POSIX权限分级，满足合规审计要求
大模型训练中，数千张 GPU 卡需高并发读取训练样本并频繁写入 Checkpoint。传统 NAS 极易产生 I/O 阻塞，导致算力空转。JPFS超高聚合带宽消除瓶颈，保障 GPU 持续满载，并与 JoyBuilder 平台深度集成，开箱即用
路测采集的图像、点云等传感器数据，呈现"文件数量多、单文件极小"特征。传统存储处理此类元数据操作延迟极高，拖慢模型迭代效率。JPFS分布式元数据架构提供卓越小文件并发性能，并支持在线弹性扩容。
生物制药、工业仿真、气象分析等场景中，大量计算节点协同运行，对延迟要求苛刻，且传统 HPC 应用强依赖 POSIX 接口，迁移成本高。JPFS 集成RDMA 提供亚毫秒级延迟，完全兼容 POSIX，存量应用零改造上云。
便宜云服务器并行文件存储JPFS是专为大规模 AI 集群和高性能计算HPC打造的全托管并行分布式文件系统。
与基于标准 NFS 协议的 CFS
不同，JPFS 底层采用全 NVMe 闪存架构，深度集成 RDMA 技术绕过 CPU 传输数据，并使用专用的 POSIX
客户端，单实例即可提供近千万级 IOPS 与数十 GB/s 的聚合带宽，专用于消除大模型 Checkpoint 读写等重载 I/O 瓶颈。
支持在线扩容：业务不中断，无需卸载文件系统。无论是哪种规格，扩容的最小步长均为 1,200 GiB，单文件系统最大可扩容至 3 PiB。
不支持缩容：出于分布式数据条带的安全架构考虑，当前仅支持单向扩容。
JPFS 采用“性能随容量线性扩展”的机制，提供 100MB/s/TiB 和 200MB/s/TiB 两种吞吐密度规格。
以 200MB/s/TiB 规格为例，您的计算公式为：
吞吐带宽：min{ 0.2 × 存储容量(GiB), 45000 } MBps
IOPS：min{ 30 × 存储容量(GiB), 7200000 }
容量越大，系统分配的底层存储条带越多，性能上限越高。具体可参考 JPFS 产品规格
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