随着模型训练技术进入规模化应用阶段，提升训练效率与降低算力成本已成为全球AI竞赛的关键突破口。在以集群为单位的常态化运行的模型训练场景中，底层存储系统面临三重核心挑战：需同时实现亿级文件的高吞吐低延迟访问、PB级数据的高可靠存储，以及全系统级的高可用容错能力。本文将系统性解析B站在大规模模型训练场景中构建的存储体系升级方案与工程实践经验。
最近，我们上线了一个新能力：支持将部分中文视频翻译为外语的原声风格配音。也就是说，观众现在可以听到“这个人用另一种语言在说话”，但他的声音、语气、节奏，甚至个性表达都和原片几乎一致，不再是那种传统配音里千篇一律的“代言人声线”，而是像本人亲自讲外语一样自然。这背后，其实是一整套跨模态、多语言协同生成系统的能力升级。这一系列技术探索的出发点，源于一个日益迫切的需求：随着视频内容全球化的深入，多语言传播已成为连接文化与社群的关键载体。观众不再满足于“听懂”，而是追求“真实感”与“在场感”——希望听到原声的情绪起伏、看到口型与语音的自然匹配；创作者也愈发意识到，声音不仅是信息的载体，更是人格表达与情感共鸣的核心媒介。
在数字内容井喷的时代，移动端已成为视频创作的重要阵地，而视频编辑页作为创作工具的核心场景，不仅为创作者提供了丰富的表达手段和创意平台，更是提升视频制作的效率。通过直观的操作界面和丰富的功能集成，用户可以轻松地将素材、音频、特效及文字等进行融合，创造出独具风格、彰显个性的作品。然而，视频编辑页的页面设计和代码实现也充满了复杂性和挑战。在单一页面中集成了视频、音频、文字、贴纸、特效等多种功能。横向上，数十个模块互相交织与影响；纵向上，每个模块又提供了丰富的功能和精细化的操作。如此的业务复杂度，对页面架构以及功能代码的设计提出了更高的要求。
在开发新项目或需求的过程中，前端开发通常需要经历一个物料收集阶段。这一阶段的核心目标是寻找是否已存在可复用的组件，这些组件可能以 npm 包、UMD 组件或 SVG 图标的形式存在。然而，在收集这些物料时，我们常面临以下挑战：如何判断公司内部是否有推荐的公共基础库来实现特定功能（例如唤端）？当了解到某个组件可能满足当前需求时，如何快速找到该组件的使用文档 ？此前，前端开发人员多通过咨询同事或查阅过往相似功能代码来确定所需组件，这种方式效率较低。对于组件相关文档，若为 npm 包，虽可通过公司内部搭建的 cnpm 系统搜索查阅 readme 文档，但 UMD 组件的文档却分散于各个 info 文档中，检索极为不便。
自1965年戈登·摩尔提出摩尔定律以来，半导体行业持续推动芯片技术的革新，IDC（互联网数据中心）为平衡成本效益和多样化需求，逐渐形成了包含Intel、AMD、ARM等多种架构的混合部署模式。早期IDC往往通过小集群分别管理，这种方式虽然简单，但随着硬件代际和架构的增多，资源隔离问题日益凸显，不同集群间的计算资源无法共享，导致资源利用困难、运营成本上升。为解决这一问题，业界开始采用资源合池技术。该技术通过虚拟化、容器化和智能调度系统，将不同架构、不同代次的硬件资源抽象成统一的资源池，打破物理集群的界限，实现计算、存储和网络资源的全局共享。这种方式不仅提高了资源利用率，还降低了管理复杂度，使IDC能够更灵活地应对动态负载，支持弹性扩展，最大化数据中心的整体计算能力。
