AI 大模型训练是当前最火的话题，我们发现 AI 大模型训练对于云存储有这巨大的挑战，数据链路的加速能力对于大模型训练任务对性能和稳定有这巨大对影响。在这个演讲中，我将分享这些挑战的根因以及阿里云如何构建分布式缓存产品来应对这些挑战。

DatasetAcc 是阿里云倾力打造的一款全托管弹性 PaaS 数据服务产品，提供面向机器学习场景深度优化的数据加速服务，旨在有效解决云端 AI 任务在数据访问层面所面临的效率瓶颈。该服务通过近端缓存技术为 GPU 驱动的机器学习任务量身定制了加速机制，能够广泛支持包括 OSS、NAS、CPFS 以及 MaxCompute 在内的多种云上数据源，无论是结构化还是非结构化数据，都能有显著的访问速度提升。针对机器学习训练过程中特有的随机小文件 IO 需求和独特的模型数据加载特性，DatasetAcc 进行了深入细致的场景适应性优化设计。其提供了一套面向各类云原生训练引擎的一体化数据集访问加速方案，确保了从数据加载到模型训练整个过程中的高效数据流转，并最终助推 AI 训练任务提效加速。