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AI大裝置配備了大量的高性能計算節點，每個節點通常包含多個CPU和GPU/TPU等加速器。這些計算資源可以並行處理大規模的數據集和複雜的AI模型，顯著縮短訓練時間。
為了應對不同類型的任務需求，採用異構計算架構，結合CPU、GPU、FPGA、ASIC等多種計算單元，優化性能和能效。
AI大裝置需要處理TB甚至PB級別的數據集，因此配備了高效的分佈式檔系統，以確保數據的快速讀取和寫入。
為了優化存儲成本和性能，採用冷熱數據分層存儲策略，將頻繁訪問的“熱”數據存儲在高速SSD或記憶體中，而較少訪問的“冷”數據則存儲在低成本的磁片或磁帶庫中。
