1. 摘要本报告旨在量化文件存储系统、算力、数据预处理、带宽以及算法框架这五个关键因素在大模型训练和推理过程中所产生的影响。通过分析最新的研究成果和行业基准，本报告总结了这些因素对人工智能工作流程效率和有效性的相对贡献。分析表明，一个在所有因素上都实现平衡和优化的基础设施对于最大化大型模型人工智能工作流程的效率至关重要。本报告提供了一个对各因素在训练和推理阶段的估计百分比影响的高层次概述，详细的量化影响分析将在后续章节中呈现。主要结论强调了根据特定人工智能工作负载的需求来调整和优化基础设施的重要性。2. 引言大型人工智能模型（例如大型语言模型等）在各个行业展现出变革性的潜力。然而，训练和...