AI深度学习高性能存储-人工智能-长虹佳华

數據是推動AI革命的動力

YRCloudFile通過市場上標準的X86服務器為AI用戶構建一套容量與性能可無限水平擴展的分布式文件存儲，可承載數百億個幾十KB的小文件，為深度學習平臺上萬個客戶端提供并發訪問支持，滿足AI訓練中GPU或CPU計算集群的高帶寬、低延時的小文件訪問特性，使GPU等計算資源得到最大程度的利用，在數十億文件數量下仍然能夠提供穩定的數據訪問性能，有效提升訓練效率。

承載海量文件將不再成為難題

深度學習訓練過程以海量文件為基礎，數據量的規模是人工智能企業提升模型精度的關鍵手段，各家人工智能企業通過提取、歸類、分析等處理流程對數以億計的圖片和語音文件反復迭代，從而提高模型的準確性。

YRCloudFile元數據集群可按需在線擴展，單集群可承載數百億文件，文件訪問性能在海量文件場景下無衰減，單個文件系統命名空間承載的文件數量不再成為深度學習的瓶頸。

多級智能緩存，減少數據跨網絡加載

AI深度學習的模型訓練階段，每個訓練集數據量約幾百GB到幾TB，IO以讀為主，傳統的分布式文件系統在計算節點客戶端只能通過內存緩存來提高客戶端的數據加載性能，但內存緩存空間小、成本高、內存置換算法對AI場景沒有針對性優化。

YRCloudFile智能緩存技術，對AI訓練任務完全透明，結合面向AI場景的置換算法，極大提高訓練過程中數據加載的命中率，數據加載性能可提升近500%。

為容器化訓練任務提供數據

AI企業越來越多地借助Kubernetes編排平臺對訓練任務及GPU等資源進行調度，訓練任務已經逐步運行在容器中。

YRCloudFile從產品定位上就設計了大量面向容器持久化存儲的功能，包括Persistent Volume級別的Quota配置、QoS限速、ACL控制等。

這些功能使Kubernetes能對YRCloudFile存儲能力進行規劃和調度，使訓練任務能通過PV管理和訪問YRCloudFile中的訓練數據。

YRCloudFile 高性能分布式文件存儲產品架構圖

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