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近日，京存存储顺利完成国内某知名具身智能团队模型训练存储本地项目交付，以高可靠、高性能存储底座，破解具身智能训练中海量时序数据、

海量小文件带来的 IO 瓶颈，保障模型训练与回放业务稳定高效运行。

具身智能训练场景持续产生传感器信号、图像帧、动作日志、仿真记录等海量时序数据，伴随高频、密集的小文件读写需求。算力充足的智算集群，

常因存储 IO 性能不足，出现样本加载慢、训练回放卡顿、GPU 算力空转等痛点，制约模型迭代效率。

本次项目采用双控架构 + 全链路高可靠冗余设计，消除单点故障，支撑 7×24 小时不间断智算训练任务；兼顾高性能与大容量，针对时序数据流、海量小文件读写深度优化，

大幅降低随机访问延迟，训练回放流畅不卡顿，充分释放智算集群算力价值。

本次项目采用本地部署、一站式交付模式，数据本地留存、自主可控，规避数据外泄与公网延迟风险。

从方案设计、集群部署、联调上线到长期运维，京存提供贴身专属售后支撑，适配 AI 研发快速迭代的业务节奏。

面向人形机器人、具身仿真、通用智算等前沿赛道，京存持续深耕 AI 存储场景，打造适配大模型训练、时序数据、小文件高并发负载的存储解决方案，

为 AI 创新企业、科研团队提供稳定可控、交付省心的存储基础设施，助力具身智能技术加速落地。