需求分析

現代仿真（如CFD流體動力學、FEA結構分析、電磁仿真、氣候模擬、自動駕駛場景仿真、芯片設計等）會產生PB級甚至EB級的數據。海量數據的生成、處理和存儲，主要體現在以下幾個關鍵方面：

數據量爆炸式增長：高分辨率網格、復雜物理模型、長時間步長、多變量輸出、多次迭代。

檢查點/重啟：頻繁的檢查點操作（將計算狀態保存到存儲以防故障）對寫入延遲敏感，高延遲會增加檢查點開銷，降低有效計算時間。

大文件與小文件混合：checkpoint文件（大文件）與參數配置文件（小文件）并存。

順序讀寫主導：仿真計算通常按時間步迭代生成數據，順序讀寫占比高。

計算節點并行寫入:成百上千甚至數萬個計算核心同時向存儲寫入結果數據。

元數據密集操作：小文件（如參數集）的頻繁創建/刪除可能成為瓶頸。

數據生命周期管理：活躍數據需高性能存儲，歷史數據需歸檔至低成本介質。

解決方

采用100G高速RoCE網絡，實現計算節點與存儲節點間的互聯。選用統一存儲架構的混閃存儲，NVMe SDD介質提供所需的高IOPS、高帶寬和低延時的高性能存力支撐；SATA SSD介質存儲中等活躍度數據；HDD介質提供數據長期保存和歸檔的支持。

?邏輯架構圖

未完待續......?