用于AI能力融合应用平台的数据存储方法及系统

本公开提供了用于AI能力融合应用平台的数据存储方法及系统，涉及人工智能技术领域。旨在动态优化AI任务与多类型数据的存储分配效率。方法包括：提取AI任务的访问模式、时延需求和吞吐需求，生成任务特征向量；提取数据访问频率、数据大小和读写模式，生成数据特征向量。通过特征向量对任务和数据进行分组，并计算任务分组与数据分组之间的匹配评分。针对低匹配度分组组合进行拆分和重组，优化存储分配。方法还包括：当任务负载或数据访问模式发生显著变化时，触发动态调整，重新计算匹配评分，仅对受影响分组进行局部更新。在访问冲突或并发量超限时，执行再分组或合并，减少访问瓶颈。