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數(shù)據(jù)是推動(dòng)AI革命的動(dòng)力

YRCloudFile通過(guò)市場(chǎng)上標(biāo)準(zhǔn)的X86服務(wù)器爲(wèi)AI用戶構(gòu)建一套容量與性能可無(wú)限水平擴(kuò)展的分佈式文件存儲(chǔ)，可承載數(shù)百億個(gè)幾十KB的小文件，爲(wèi)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)上萬(wàn)個(gè)客戶端提供併發(fā)訪問(wèn)支持，滿足AI訓(xùn)練中GPU或CPU計(jì)算集羣的高帶寬、低延時(shí)的小文件訪問(wèn)特性，使GPU等計(jì)算資源得到最大程度的利用，在數(shù)十億文件數(shù)量下仍然能夠提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)訪問(wèn)性能，有效提升訓(xùn)練效率。

高性能數(shù)據(jù)訪問(wèn)縮短訓(xùn)練過(guò)程

高性能存儲(chǔ)縮短了IO訪問(wèn)路徑

支持基於RDMA（遠(yuǎn)程直接內(nèi)存訪問(wèn)）協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)（如IB網(wǎng)絡(luò)）,提高了數(shù)據(jù)併發(fā)處理的效率

通過(guò)文件系統(tǒng)性能的提升，使GPU持續(xù)處?kù)陡咝蔬\(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，從而縮短深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)間

承載海量文件將不再成爲(wèi)難題

深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程以海量文件爲(wèi)基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)量的規(guī)模是人工智能企業(yè)提升模型精度的關(guān)鍵手段，各家人工智能企業(yè)通過(guò)提取、歸類、分析等處理流程對(duì)數(shù)以億計(jì)的圖片和語(yǔ)音文件反覆迭代，從而提高模型的準(zhǔn)確性。

YRCloudFile元數(shù)據(jù)集羣可按需在線擴(kuò)展，單集羣可承載數(shù)百億文件，文件訪問(wèn)性能在海量文件場(chǎng)景下無(wú)衰減，單個(gè)文件系統(tǒng)命名空間承載的文件數(shù)量不再成爲(wèi)深度學(xué)習(xí)的瓶頸。

多級(jí)智能緩存，減少數(shù)據(jù)跨網(wǎng)絡(luò)加載

AI深度學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練階段，每個(gè)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量約幾百GB到幾TB，IO以讀爲(wèi)主，傳統(tǒng)的分佈式文件系統(tǒng)在計(jì)算節(jié)點(diǎn)客戶端只能通過(guò)內(nèi)存緩存來(lái)提高客戶端的數(shù)據(jù)加載性能，但內(nèi)存緩存空間小、成本高、內(nèi)存置換算法對(duì)AI場(chǎng)景沒(méi)有針對(duì)性優(yōu)化。

YRCloudFile智能緩存技術(shù)，對(duì)AI訓(xùn)練任務(wù)完全透明，結(jié)合面向AI場(chǎng)景的置換算法，極大提高訓(xùn)練過(guò)程中數(shù)據(jù)加載的命中率，數(shù)據(jù)加載性能可提升近500%。

爲(wèi)容器化訓(xùn)練任務(wù)提供數(shù)據(jù)

AI企業(yè)越來(lái)越多地藉助Kubernetes編排平臺(tái)對(duì)訓(xùn)練任務(wù)及GPU等資源進(jìn)行調(diào)度，訓(xùn)練任務(wù)已經(jīng)逐步運(yùn)行在容器中。

YRCloudFile從產(chǎn)品定位上就設(shè)計(jì)了大量面向容器持久化存儲(chǔ)的功能，包括Persistent Volume級(jí)別的Quota配置、QoS限速、ACL控制等。

這些功能使Kubernetes能對(duì)YRCloudFile存儲(chǔ)能力進(jìn)行規(guī)劃和調(diào)度，使訓(xùn)練任務(wù)能通過(guò)PV管理和訪問(wèn)YRCloudFile中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

YRCloudFile 高性能分佈式文件存儲(chǔ)產(chǎn)品架構(gòu)圖

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