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大模型制胜宝典丨解密AI高效数据访问策略

机器学习工作流的架构和考量

人工智能(AI)技术的应用正在迅速发展,如今兴起的生成式AI进一步加速了AI应用,使得AI成为增加企业营收、提高客户满意度和企业生产效率的当务之急。AI项目成功的关键在于数据访问,因此为应用程序迅速提供数据的能力至关重要。随着AI应用场景日趋复杂化,我们需要了解数据访问模式并采取合适的解决方案。

数据访问之所以成为影响AI项目成败的关键,有以下几个方面原因:

  • 高质量的Al模型需要访问大规模数据集
  • 无论是在混合云/多云还是单云环境中,数据访问速度均慢且成本高
  • 增加模型大小会降低应用性能
  • GPU实例的可用性有限,需要进行远程数据传输
  • 高质量的Al模型需要访问大规模数据集

基于以上种种需求,Alluxio可提供相应的解决方案。Alluxio能将机器学习引擎与不同的存储系统连接起来,并跨区域和跨云将数据虚拟化,以统一的方式访问和管理来自不同数据源的数据。Alluxio 提供针对按需数据访问进行优化的架构,能在恰当的时间访问正确的位置来获取数据。

 

Alluxio的解决方案可带来如下价值:

  • 自动从现有数据湖加载/卸载/更新数据
  • 基于数据访问模式更快地访问训练数据
  • 提供高数据吞吐,确保最佳数据访问性能,从而让GPU得到充分利用
  • 加速模型部署,并未推理节点提供高并发模型服务
  • 无需管理数据副本,从而提高数据工程团队的效率
  • 降低云存储API和流量成本,例如S3 GET请求的成本、数据传输成本等

使用Alluxio后,GPU利用率得到大幅提升,Alluxio将数据加载时间由82%缩短至1%,将GPU利用率由17%提升至93%。

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Alluxio Enterprise AI 3.5 发布:通过创新缓存模式、分布式缓存管理以及Python深度集成,全面提升AI模型训练性能

近日,Alluxio发布Alluxio Enterprise AI 3.5 版本。该版本凭借仅缓存写入模式(Cache Only Write Mode)、高级缓存管理策略以及Python的深度集成等创新功能,大幅加速AI模型训练并简化基础设施运维,助力企业高效处理海量数据集、优化AI工作负载性能。
AI驱动的工作负载常因海量的数据管理复杂度高导致效率瓶颈以及训练周期延长。

Alluxio 联手 Solidigm 推出针对 AI 工作负载的高级缓存解决方案

“Solidigm 和 Alluxio 联合推出了高效的分布式 AI 缓存方案。通过将 Solidigm 的 D5-P5336 用作读缓存,D7-PS1010 用于 checkpoint 写入,并搭配 Alluxio 的低操作开销解决方案,我们帮助客户实现了大规模 AI 场景下成本和性能的最佳平衡。优化后的方案充分利用了Solidigm D7-PS1010 Gen5 TLC SSD 的写入带宽和 D5-P5336 Gen4 QLC SSD 的读取带宽,同时将 TLC 和 QLC SSD 的写放大系数保持在 1.02。

MLPerf基准测试冲出黑马,Alluxio新范式引爆AI存储

为了较好地展示 Alluxio 的缓存性能,我们采用了全球首个且唯一的 AI/ML 存储基准测试——MLPerf® Storage 进行验证。MLPerf™ 是影响力最广的国际 AI 性能基准评测,由图灵奖得主大卫•帕特森(David Patterson)联合顶尖学术机构发起成立,并于2023年推出 MLPerf™ Storage 基准性能测试,旨在以架构中立、具有代表性和可重复的方式衡量 AI 工作负载的存储系统性能。