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数据访问是AI/ML的关键要素

DataFunSummit  · 公众号  ·  · 2024-05-25 00:23

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

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满足不断增长的数据需求

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【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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