从Vera Rubin开始逐步交付，到AI应用乃至物理AI的快速升级，AI训练集群势必将进行新一轮的升级，其中GPU 的代际更新、互连带宽的提升、节点规模的扩大，构成了大多数技术讨论的核心。但当训练规模持续放大，很多团队开始意识到一个问题：即使算力就位，训练效率依然会在某些阶段被“拖住”。这个拖慢训练节奏的因素，往往并不在计算本身，而是在数据进入算力之前的那一段路径上。 http://t.cn/AXSe6rWd