人工智能训练平台在提供大数据支持方面，首先可以利用分布式存储技术来存储海量数据。传统的数据库往往无法承载大规模的数据，而分布式存储系统能够将数据分散存储在多个节点上，实现高效的存储和检索。通过横向扩展集群规模，可以满足人工智能训练平台对大数据处理的需求，提高数据的存储容量和访问速度。

其次，人工智能训练平台可以使用并行计算技术来处理大规模数据。并行计算能够将任务拆分成多个子任务，并通过多台计算节点同时处理，从而显著提高数据处理的效率和速度。通过合理设计并行算法和调度策略，可以实现对大规模数据的高效处理和分析，满足人工智能算法训练的需求。

另外，人工智能训练平台可以利用分布式计算框架来进行数据处理和模型训练。分布式计算框架可以将任务分发到多个计算节点上并行执行，有效利用集群资源提高计算效率。通过将数据和算法分布式存储在集群中，能够实现对大规模数据集的并行处理和模型训练，加快人工智能模型的训练速度和性能。

此外，人工智能训练平台可以借助高性能计算资源对大数据进行实时处理和分析。高性能计算集群拥有强大的计算能力和存储容量，能够在较短时间内完成对大规模数据的处理和分析任务。通过与人工智能模型训练框架集成，可以实现对海量数据的实时响应和分析，为人工智能算法的优化和训练提供有力支持。

最后，人工智能训练平台还可以结合深度学习技术来处理大规模数据。深度学习模型具有强大的特征提取和表征学习能力，能够从海量数据中学习并发现潜在的规律和模式。通过构建深度学习模型并在分布式计算环境中进行训练，可以实现对大数据的高效处理和分析，为人工智能模型的训练和优化提供支持。