AI 与机器学习解决方案

1. 行业挑战：数据重力 (Data Gravity)

大模型训练需要海量的数据集。从自动驾驶的路测视频到基因测序数据，数据集规模已达到 PB 级别。 移动这些数据往往比计算本身更耗时，且充满了不确定性。

AI 团队面临的传输瓶颈：

• 跨数据中心迁移困难： 训练集群往往位于电费低廉的偏远数据中心，而数据采集端分布在全球。跨地域上传海量数据时，带宽利用率极低。
• 传输中断成本高昂： 传输一个 50TB 的数据集，如果中途失败且无法断点续传，将浪费数天的时间，直接导致昂贵的 GPU 资源闲置。
• 数据隐私与合规： 涉及人脸、语音或医疗影像的训练数据属于高度敏感信息，普通传输工具难以满足 GDPR 等合规要求。

2. 速度：喂饱高性能计算集群

FileBolt 采用基于 UDP 的底层优化，能够最大限度压榨物理带宽，实现算力与数据的极速匹配：

• 跑满专线带宽： 无论是在 10Gbps 还是 100Gbps 网络环境下，FileBolt 的多线程并发技术都能将带宽利用率提升至 98% 以上。
• 极速模型分发： 将训练好的大模型 (LLM) 权重文件分发至全球推理节点时，利用边缘网络实现秒级同步，缩短模型上线周期。

3. 安全：保障数据资产安全

数据是 AI 企业的核心壁垒。我们提供全链路的加密与管控，防止核心数据集与模型参数泄露。

• 端到端加密： 数据在离开采集端前即被加密，直到抵达训练服务器才解密。中间传输节点无法窥探数据内容。
• 访问审计： （企业版功能）详细记录每一个数据集的访问者 IP、时间和下载量，确保数据流转过程可追溯，满足合规审计。

4. 体验：为数据科学家设计

简化 MLOps 流程，让数据工程师专注于算法优化而非文件传输：

• 支持目录结构传输： 直接传输包含数百万个标注文件和小图片的文件夹结构，无需耗时的打包与解压过程。
• 自动化集成： 通过 API 触发数据传输任务，实现从数据清洗、传输到模型训练的自动化闭环。