怎样选择并配置高性能存储(Lustre/Ceph)以消除训练I/O瓶颈?
1. AI训练中的I/O挑战与高性能存储需求 在大规模AI训练,特别是LLMs和大型视觉模型的训练场景中,数据加载速度往往成为限制GPU利用率的瓶颈。当数千个GPU同时从存储系统读取数百TB甚至PB级的数据时,传统的网络文件系统(如NFS)...
1. AI训练中的I/O挑战与高性能存储需求 在大规模AI训练,特别是LLMs和大型视觉模型的训练场景中,数据加载速度往往成为限制GPU利用率的瓶颈。当数千个GPU同时从存储系统读取数百TB甚至PB级的数据时,传统的网络文件系统(如NFS)...
随着AI模型规模的爆炸式增长,GPU资源成为了AI基础设施中最昂贵的组成部分。对于共享的AI训练平台,缺乏精细化的GPU使用率和成本监控机制,会导致资源滥用和难以实现合理的项目/用户级别的费用分摊(Chargeback)。 本文将深入探讨如...
概述:AI弹性计算的需求与挑战 AI工作负载,尤其是大规模模型训练和批处理推理,具有显著的突发性和可变性。在这些场景中,预先静态分配大量的GPU资源会导致极高的成本浪费。因此,设计一个能够根据待处理任务(Pending Pods)动态伸缩G...