怎样为云端AI训练配置和优化S3/OSS存储的读写性能?
在现代AI训练工作流中,数据通常存储在对象存储服务(如AWS S3、阿里云OSS)中。然而,由于模型规模和数据集大小的爆炸式增长,存储I/O往往成为训练过程中的首要瓶颈,尤其是在涉及数百万个小文件(例如图像、文本片段)的情况下。对象存储的高...
在现代AI训练工作流中,数据通常存储在对象存储服务(如AWS S3、阿里云OSS)中。然而,由于模型规模和数据集大小的爆炸式增长,存储I/O往往成为训练过程中的首要瓶颈,尤其是在涉及数百万个小文件(例如图像、文本片段)的情况下。对象存储的高...
在AI模型部署和基础设施管理中,高可用性(HA)存储至关重要。这不仅包括存储模型二进制文件,更重要的是存储关键的元数据,如模型版本控制、A/B测试配置、推理请求日志以及分布式训练的检查点(Checkpoints)。如果存储层发生故障,整个服...
在现代深度学习项目中,数据集和模型检查点往往达到数百GB甚至TB级。传统的Git系统在处理这些大型文件时会变得极其缓慢甚至崩溃。虽然Git LFS(Large File Storage)提供了一个解决方案,但它在处理复杂的ML实验、目录版本...
在现代AI训练中,数据访问速度往往成为GPU利用率的瓶颈,尤其是在处理TB甚至PB级数据集时。传统的HDD存储或低速网络存储无法满足大规模模型(如LLMs或高分辨率CV模型)对高吞吐量和低延迟I/O的需求。基于NVMe All-Flash阵...