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AI 存储
思谋科技:构建易于运维的 AI 训练平台
2023-08-04
孙冀川
伴随着思谋科技业务的发展,数据量持续增长,存储平台面临大图片的高吞吐、超分辨率场景下数千万小文件的 IOPS 问题、运维复杂、运维人员紧张等问题,经过比对 NFS、GlusterFS、Lustre 和 CephFS等文件系统,最终选择了JuiceFS,帮助实现高吞吐易运维存储平台的优化。
云上使用 Stable Diffusion ,模型数据如何共享和存储?
2023-06-16
Herald
本文将介绍如何使用 JuiceFS 云服务创建一个文件系统,让它可以像移动硬盘一样,在任何部署了 Stable Diffusion 应用的计算机上插上即可使用,特别是对于团队使用的情况,JuiceFS 的共享存储能力可以令多个设备共享同一份预训练模型数据。
之江实验室:如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层
2023-06-09
洪晨
由于算力资源的天然异构性,以及不同技术实现的计算能力往往出自不同的系统架构或指令集,会导致软件不兼容性,从而提高了算力使用的门槛,也使得算力利用率难以有效提高。对面挑战最终选择了 JuiceFS 来优化存储系统,实现了简单的部署、多样元数据引擎选项、跨节点文件原子性和一致性,以及缓存功能,减轻底层…
加速 AI 训练,如何在云上实现灵活的弹性吞吐
2023-05-06
苏锐
AI 已经成为各行各业软件研发的基础,带来了前所未有的效率和创新。今天,我们将分享苏锐在 AWS 量化投研行业活动的演讲实录,为大家介绍 JuiceFS 在 AI 量化投研领域的应用经验,也希望为其他正在云上构建机器学习平台,面临热点数据吞吐不足的企业提供一些启发。1. 背景JuiceFS 最初是…
如何借助分布式存储 JuiceFS 加速 AI 模型训练
2023-04-25
高昌健
随着近几年深度学习的蓬勃发展,越来越多的团队开始遇到了单机存储的瓶颈,分布式存储在 AI 领域的重要性不断凸显。本文以 PyTorch 为例介绍了在模型训练中如何使用 JuiceFS,以及优化训练效率的实践
存算分离实践:JuiceFS 在中国电信日均 PB 级数据场景的应用
2023-03-17
杨磊
中国电信大数据团队需要处理数据形式多,数据流转过程复杂,涉及 31 省位置,DPI 等数据,大数据平台需加工聚合后再供各业务方使用。面对上述痛点,团队最终选择 Hadoop 3+JuiceFS+TiKV+Ceph 方案进行存算分离改造,打通 Hadoop 生态与 Ceph 对象存储,实现多集群数据…
JuiceFS 在 VIVO AI 计算平台的存储应用
2023-02-10
彭毅格
vivo AI 计算平台致力于解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点。其中轩辕文件存储是 vivo 互联网基础平台存储团队和 JuiceFS 团队共同合作开发并具备高性能分布式元数据、云原生、多级缓存、灵活限流等特性和功能
聊聊 AI 平台存储方案和选型
2023-01-11
苏锐
最近火爆全网的 ChatGPT 再次带来一股 AI 热潮。过去的五年,AI 快速发展并应用到很多领域中。作为一家存储企业,我们也感受到了 AI 行业的活力,和我们交流团队中,AI 企业越来越多,有自动驾驶、蛋白质结构预测、量化投资等不同行业。AI 场景给数据存储带来新挑战,原有的存储方案并不能完好…
云知声: 基于 JuiceFS 的超算平台存储实践
2023-01-06
吕冬冬
云知声超算平台的建设目标就是要建成一站式的 AI 平台,使用 JuiceFS 替换 Lustre, 使用JuiceFS 客户端多级缓存功能提升 AI 模型的训练速度,并可以更方便的进行模型调试与数据处理。
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