阿里云发布新一代CPFS存储，百万卡训练提速50%、成本降69%

9月22日，在2026年云栖大会上，阿里云重磅发布了面向下一代AI训练集群的新一代高性能存储产品——CPFS（Cloud Parallel File Storage）。这一全栈自研的存储解决方案，旨在应对大模型训练规模化带来的数据处理挑战，为百万卡级别的模型训练提供强有力支持。

据阿里云介绍，新一代CPFS在性能上实现了突破性提升。其吞吐量可达百TB/s级别，IOPS（每秒输入输出操作次数）达到亿级水平，单文件系统容量最大可扩展至100PiB。这些指标不仅满足了当前大模型训练的需求，也为未来更大规模的模型训练预留了发展空间。

在实际应用中，新一代CPFS带来了显著的性能提升和成本优化。数据显示，采用该存储方案后，模型启动平均耗时可降低50%，峰值算力利用率提升30%，业务承载能力翻倍。同时，通过智能生命周期管理和冷热分层存储技术，整体存储成本最高可降低69%。以Qwen大模型训练为例，使用新一代CPFS后，训练效率得到明显提升，资源利用率更高，成本也大幅下降。

针对大模型训练中海量小文件并发读取和Checkpoint突发写入等新瓶颈，新一代CPFS采用了数据服务与元数据服务分离架构。这种设计使得容量和性能可以实现水平扩展，GPU、CPU节点通过EFC弹性客户端和虚拟存储通道接入分布式元数据和数据服务。结合飞天盘古的分布式持久化存储底座和高性能存储网络，形成了从客户端、协议处理到数据落盘的全链路自研存储体系。

此外，阿里云还推出了KVCacheStore加速引擎，作为新一代存储体系的重要组成部分。该引擎位于GPU显存、主机内存与远端共享存储之间，通过近计算部署、高性能网络和弹性共享存储构建新型G3.5存储层。KVCacheStore支持与算力亲和部署，单计算节点吞吐达到40GB/s，通过Batch接口实现百万QPS，单实例可满足千亿级KV存储规模，实测缓存命中率提升20%以上。

“每一次模型的跃迁，都是云存储自我革新的最佳契机。”阿里云存储产品负责人蒋江伟表示，新一代CPFS的发布标志着阿里云在AI存储领域的持续创新。通过算、网、存协同创新，阿里云致力于让数据更快进入计算，使GPU得到更充分利用，为大模型训练和AI应用提供高性能、可扩展且成本可持续优化的存储底座。