在 L4 重卡自动驾驶量产前夜，数据规模决定算法迭代速度，数据吞吐定义研发竞争力。一辆自动驾驶重卡日均产生 TB 级传感器数据，PB 级数据湖成为标配，多云混合架构成为行业常态。但算力持续增长，数据却在 “爬行”—— 如何解决对象存储 I/O 瓶颈、统一多云数据管理、最大化释放 GPU 算力价值，是
大规模训练中被忽视的 checkpoint 隐性成本 如今，分布式训练的大量时间并非用于模型迭代，而是消耗在 checkpoint 的写入与等待上。 每个 checkpoint 周期，都需要数百张 GPU 将数百 GB 的模型参数同步写入后端存储。像 PyTorch Distributed Chec
本文分享九识智能在这一演进过程中的实际路径：如何用 Alluxio 替代 PFS 和自研缓存，将 IO 带宽从 30GB/s 突破到 100GB/s 以上，同时降低架构复杂度。
随着 Dyna Robotics 不断扩大其 GPU 集群规模，训练任务开始给对象存储访问路径造成巨大压力
借助 Alluxio S3 写缓存，小对象 PUT 延迟降至约 4-6 毫秒，提升幅度达到 5-8 倍；而大对象写入在低延迟且稳定状态下，每个 Alluxio worker 可持续保持 6GB/s 以上速度，随着 Alluxio worker 的增加，性能几乎呈线性扩展。
企业级数据访问加速平台领导者 Alluxio 宣布上线 Oracle 云市场（Oracle Cloud Marketplace），正式成为 OCI（Oracle Cloud Infrastructure ）全球合作伙伴之一。这一里程碑式的合作标志着双方将为共同客户提供更便捷的AI基础设施解决方案，通
Alluxio 是一款云原生数据加速层。随着当今计算性能已远超数据访问能力，Alluxio 旨在弥合高性能 GPU 计算与分布式云存储之间的鸿沟，解决现代 AI 基础设施面临的关键 I/O 和数据搬运挑战。 去中心化对象存储库架构 DORA（Decentralized Object Reposito
云对象存储（Amazon S3，GCS，Azure Blob，阿里云OSS等）本身就是大规模存储的高性价比之选，而加上 Alluxio 这一层“超级加速器”，即可瞬间解锁亚毫秒延迟和线性扩展能力。无需改动现有 S3 架构，你的 S3 就能直接进化为高性能 AI 数据引擎！
Alluxio凭借其在人工智能和数据分析领域的创新技术与卓越表现，成功入选由权威科技媒体CRN评选的【2025 CRN AI 100 榜单】，并跻身“15家最热门人工智能数据与分析公司”之列。
在Alluxio近期举办的线上技术讲座中，Coupang资深后端工程师Hyun Jun Baek 分享了Coupang如何利用分布式缓存加速机器学习模型训练。本文提炼了Hyun分享的核心观点，重点介绍了Coupang的分布式缓存方案如何重塑其跨区域混合云机器学习平台。 👉 观看完整视频分享 👈 Co
近日，Alluxio 宣布与芝加哥大学 LMCache 实验室开发的 vLLM Production Stack 项目达成战略合作。作为大语言模型（LLM）推理领域的开源项目，vLLM Production Stack 旨在为 LLM 推理提供高效的集群级全栈解决方案。
从业务痛点剖析到Alluxio解决方案应用，再到企业价值收益，深入挖掘跨境电商企业实战经验，赋能更多电商领域负责AI和大数据的相关从业者，在自身业务中开展更多的创新应用。
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