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高性能数据访问：提升AI/ML架构效率的关键

DataFunSummit · 公众号 · · 2024-05-08 17:04

正文

人工智能（AI）为各行各业带来了巨大的价值，但企业往往只能做小规模试点，很难将AI解决方案进行规模化应用。随着生成式AI 和类似ChatGPT的机器学习模型引发越来越多的关注，企业对AI项目的投资和重视程度也在增加。

目前，企业正在逐步将人工智能（AI）和机器学习（ML）任务从试点扩展到生产级部署，因此需要能够满足任务快速增长的可扩展架构。

然而，许多企业在扩展AI基础设施时忽略了存储和计算之间的鸿沟, 导致出现性能瓶颈、计算资源利用率低下以及企业内部无法充分利用数据的情况。

目前企业遇到与数据访问相关的挑战通常有两种常见的解决方案：

但以上两种解决方案可能无法真正解决企业的问题！

这两种解决方案虽然在短期内有所帮助，但无法提供可扩展且优化的数据访问架构，满足AI/ML指数级增长的数据需求。

为了帮助企业构建出性能卓越、可扩展的数据平台

加速模型开发

满足不断增长的数据需求

Alluxio 推出全新解决方案↓

《为企业生产环境下的AI负载选择合适的架构》

点击下载完整解决方案

【内容概要】

√

分享企业要最大程度实现业务收益, 在现有基础设施上扩展AI负载时应考虑的重要因素；

√

介绍AI在数据访问方面存在的挑战以及像NAS这样的常用解决方案存在的局限性；

√

揭秘Alluxio作为关键的数据访问层如何优化架构并加速工作流。

Alluxio 提供了一个高性能且可扩展的数据访问层，能够在AI/ML数据扩展的场景下最大限度地利用 GPU 资源。

企业早期 AI 架构随着数据量增加、模型复杂性增加以及GPU 集群扩容，产生了在可扩展性、性能和数据管理方面的挑战（增加容量、减少数据管理、提升性能），由此而产生的诸多问题，Alluxio都可以轻松应对。

【核心价值】

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优化数据加载

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