浩广配资为企业生产环境下的AI负载选择合适的架构_数据_Alluxio_访问

该白皮书聚焦企业生产环境下AI负载的架构选择问题浩广配资，探讨了企业AI发展现状、数据访问挑战，对比现有解决方案的不足，详细介绍Alluxio的解决方案及优势。

1. 背景：企业对AI项目的投资热情渐涨，但AI解决方案从试点到生产的推进面临诸多阻碍，其中数据可访问性和数据量/复杂性是主要难题。企业早期AI架构多基于现有技术栈或绿场部署，随着数据和模型规模的增长，这种架构效率逐渐降低，难以满足生产级AI对吞吐量、延迟和并发的需求。在构建生产级AI基础设施时，全面而严谨的决策至关重要，若初期架构设计只着眼于当前需求，后期扩展或改造将付出高昂代价。

2. 数据访问中的挑战：数据访问是AI/ML架构的关键要素，其重点在于吞吐量和数据加载效率，直接影响GPU利用率。在预生产架构中，数据访问存在诸多挑战，如模型训练效率低、数据同步瓶颈、并发和元数据问题，以及由此导致的GPU利用率低等。这些问题会因存储I/O速度慢、手动数据拷贝、多云环境数据孤岛等因素加剧。常见的数据访问解决方案有购买更高速的存储和在对象存储上添加NAS/NFS。但前者存在数据迁移难题，后者在维护、稳定性、可扩展性方面存在挑战，且两者都难以应对供应商更换问题，无法满足AI/ML数据的增长需求。

3. Alluxio提供的解决方案：Alluxio可部署在计算和数据源之间，提供数据抽象和分布式缓存，提升AI/ML架构的性能和可扩展性。它能解决企业早期AI架构在扩展性、性能和数据管理方面的问题，如增加存储容量、减少数据管理工作量、提升数据访问性能，从而最大限度利用GPU资源。Alluxio有三种集成方式：与NAS并置，作为透明缓存层增强I/O性能；作为独立数据访问层，整合多数据源数据；充当跨本地GPU存储的虚拟缓存。以AWS上的部署为例，Alluxio可助力模型训练集群无缝访问训练数据。基准测试显示，使用Alluxio比S3 - FUSE速度快5倍，数据加载时间从82%缩短至1%，GPU利用率从17%提升至93% 。

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4. 在AI/ML架构发展过程中，数据访问是瓶颈问题，传统的存储方案无法彻底解决性能和管理问题。Alluxio作为专门为优化AI/ML任务数据流设计的软件解决方案，具有优化数据加载、维护需求低、支持扩展和更快切换等优势，能有效应对企业在构建AI基础设施时的数据访问挑战。

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发布于：广东省

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