AI 与机器学习存储解决方案

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挑战与痛点

Why JuiceFS?

基于 JuiceFS 的 AI 场景 架构图
基于 JuiceFS 的 AI 场景 架构图
AI 与机器学习存储解决方案

韩国国民搜索 NAVER:为 AI 平台引入存储方案 JuiceFS

在搭建 AI 平台时,NAVER 评估了公有云平台的存储产品以及高性能专用存储产品等多种选项后,最终决定采用 JuiceFS。通过使用JuiceFS,NAVER 成功地将内部存储资源升级为高性能、适应 AI 工作负载的存储解决方案。
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思谋科技:构建易于运维的 AI 训练平台存储选型与实践

在这个案例中,为大家介绍工业 AI 平台的存储层的挑战有哪些、 JuiceFS 的应用场景、大规模数据场景为什么使用 SeaweedFS?以及 JuiceFS CSI Driver 使用中遇到的问题。希望这些分享能给社区用户提供一些选型和运维方面的参考。
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云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储优化实践

在AI场景中,文件存储中面临一些新的变化:非结构化数据、大量的小文件、训练数据读多写少等。这些变化,给存储带来新的挑战。今天我们邀请到“云知声”,一家从事语音及语言处理的AI企业,为大家分享他们的存储优化实践
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深势科技多云存储架构实践

2020 年末,谷歌旗下 DeepMind 研发的 AI 程序 AlphaFold2 在国际蛋白质结构预测竞赛上取得惊人的准确度,使得“ AI 预测蛋白质结构”这一领域受到了空前的关注。深势科技为大家分享其搭建基础平台时的实践与思考。AI 场景中的使用的数据有哪些新特点?混合云架构如何与超算平台结…
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之江实验室:如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层

在本文中,我们将深入探讨我们面临的存储挑战,为什么我们选择 JuiceFS ,我们如何使用它,以及我们遇到的问题及其解决方案。我们希望这篇文章能够帮助您根据应用需求选择合适的存储系统。

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