Google Cloud 推出 Cloud Storage Rapid，強化 AI 訓練與分析工作負載的儲存效能

背景與挑戰

隨著企業訓練大型 AI 模型、部署大規模 AI 推論服務，並建置可處理大量企業資料的 AI 代理，儲存系統已成為 AI 基礎架構的重要瓶頸。Google Cloud 指出，雖然 GPU 與 TPU 是 AI 運算的核心，但若資料供應或檢查點寫入跟不上運算節奏，運算資源便無法充分發揮效益。

Cloud Storage Rapid 服務介紹

Google Cloud 正式推出 Cloud Storage Rapid 服務，旨在清除 AI/ML 和資料分析工作負載的資料瓶頸。該服務屬於 Cloud Storage 中的高效能產品系列，專為處理日益複雜的 AI/機器學習模型及 PB 級資料集而設計。

核心優勢與技術特點

• 低延遲與高處理量：提供低延遲且高達 20 Tbps 的高處理量，以滿足 AI 工作負載的即時需求。
• 解決物件儲存瓶頸：針對物件儲存面對 AI 和數據密集型工作負載時延遲較高且缺乏文件語義的問題進行優化。
• 降低 IO 爭搶成本：Rapid Bucket 功能可顯著降低客戶在多租戶環境下的 IO 爭搶成本。
• 跨洲存取優化：在橫跨整洲存取資料時，可將網路輸出費用降至最低，且無需額外佈建或管理單獨的儲存空間層級。

市場影響與展望

若此服務確實能解決企業級 AI 工作負載的儲存限制，將加速企業向 Google Cloud 遷移，特別利好需要高頻資料重載的推理服務與模型微調（Fine-tuning）應用。