一个SageMaker训练作业读取数百万个S3文件，每个文件几兆字节，训练性能很慢。哪种改变能最快地提高训练吞吐量？

当SageMaker训练作业需要处理数百万个小文件时，S3的请求开销会成为性能瓶颈。Amazon FSx for Lustre是一种高性能文件系统，专为计算密集型工作负载设计，可以提供高吞吐量和低延迟的文件访问。通过将FSx for Lustre与现有S3存储桶链接，训练作业可以像访问本地文件系统一样访问S3数据，从而显著提高数据加载速度和训练吞吐量。 其他选项的不足： S3 Express One Zone虽然提供了更低的延迟，但其主要优势在于单对象操作，对于数百万个小文件的场景，仍然存在S3 API调用的开销，提升有限。 Amazon EFS是通用文件系统，其性能通常不如FSx for Lustre，且需要将数据复制过去，增加了复杂性。 ElastiCache (Redis OSS)是内存数据存储，不适合直接存储和传输数百万个文件，其设计用途是缓存和会话管理，不适用于此场景。