NVMe 阵列随机读写稳定，数据加载与 shuffle 不再拖慢训练。
训练期按需扩容，任务结束即释放，不为空转付费。
对象存储按量扩展，内网高速通道让数据集与检查点来去自如。
训练节点与在线推理分离：训练任务跑在临时弹性实例上，数据集与模型检查点放在对象存储，训完释放实例；线上推理服务独立部署，不受训练占满 IO 影响。
批量计算与数据清洗使用独立节点，通过内网拉取数据，避免公网带宽成为瓶颈。
| 场景 | 推荐配置 |
|---|---|
| 数据清洗 / 调度 | 4C8G / 128G SSD / 10M |
| CPU 训练 / 批量计算 | 16C32G / 1T NVMe / 内网 10G |
| GPU 训练（自备卡） | 物理机 32C128G / 2T NVMe，独立供电与散热 |
| 对象存储 | 按量扩容，内网直连不计公网流量 |
梳理数据规模、训练框架与 IO 特征。
驱动、容器运行时与分布式网络配置到位。
对象存储挂载、数据集缓存与检查点策略。
按任务周期编排实例，闲时自动释放。
说明数据量、框架与单次训练时长，我们给出一套 IO 和算力匹配的配置。
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