此白皮书详细介绍了如何利用公有云(如Amazon AWS、 Google GCP或Microsoft Azure)直接在本地数据上扩展分 析工作负载，而无需通过人工干预将数据复制和同步到 云中。我们将以实例展示如何通过部署在公有云上的 Alluxio，来自动把数据从HDFS缓存到运行Presto和Hive 的机器内存上。此外，我们也将展示如何在位于两个不 同位置的Amazon EMR集群中设置和执行性能基准，并给 出我们的研究结果概述。
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此白皮书详细介绍了如何利用公有云(如Amazon AWS、 Google GCP或Microsoft Azure)直接在本地数据上扩展分 析工作负载，而无需通过人工干预将数据复制和同步到 云中。我们将以实例展示如何通过部署在公有云上的 Alluxio，来自动把数据从HDFS缓存到运行Presto和Hive 的机器内存上。此外，我们也将展示如何在位于两个不 同位置的Amazon EMR集群中设置和执行性能基准，并给 出我们的研究结果概述。
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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
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。
京公网安备 11010802040260号
