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AI 存储
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。
乾象投资:基于 JuiceFS 构建云上量化投研平台
2022-11-04
李健弘
在使用 AI 进行量化交易策略开发时 ,会产生大量离线任务,任务量波动巨大,短时间内可从 0 上升到上万任务量,本地存储无法灵活地弹性伸缩,量化机构开始考虑上云,实践分享使用 JuiceFS 帮助数据缓存预热提升训练效率,实现降成本、高吞吐以及云上兼容 POSIX。
深势科技分享 AI 企业多云存储架构实践
2022-07-06
李样兵
深势科技成立于 2018 年,是 “AI for Science” 科学研究范式的先行者,不论是在超算中心还是公有云上,这些用户对于计算资源的需求是巨大的,同时算法研究也会涉及海量的小文件存储。深势科技的技术团队使用 JuiceFS 探索实现混合云存储的架构帮助降低成本提高性能。
AI 场景存储优化:云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储实践
2022-06-28
吕冬冬
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。云知声为大家分享使用 JuiceFS 进行存储优化实践。
上汽云 x JuiceFS:iGear 用了这个小魔法,模型训练速度提升 300%
2022-01-27
Juicedata
一个高精度 AI 模型离不开大量的优质数据集,在数据量比较大的情况下,模型训练周期也会相应加长。通常是提升算力,增加资源提升性能。但大多数情况下,面对昂贵的算力资源,不可能无限增加的。本文通过 JuiceFS 实现高性能缓存加速方案去大幅加速 iGear 平台上训练任务的速度,极大地缩短模型训练时…
PaddlePaddle x JuiceFS : 全新缓存组件,大幅加速云上飞桨分布式训练作业
2022-01-06
PaddlePaddle 团队
本文介绍 PaddlePaddle 如何用 JuiceFS 加速训练,JuiceFS 现已集成到 Paddle Operator 中,方便使用
如何在 Kubernetes 集群中玩转 Fluid + JuiceFS
2021-12-01
吕冬冬 & 朱唯唯
云知声 Atlas 团队在 2021 年初开始接触并跟进 JuiceFS 存储,并且在早期已经积累了丰富的 Fluid 使用经验。近期,云知声团队与 Juicedata 团队合作开发了 Fluid JuiceFS 加速引擎,使用户能够更好地在 Kubernetes 环境中使用 JuiceFS 缓存…
百亿级小文件存储,JuiceFS 在自动驾驶行业的最佳实践
2021-10-28
高昌健
自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司、新造车企业、传统车厂都在这个领域投入了大量的资源。本篇文章来自 JuiceFS 某自动驾驶行业客户的架构实践,在百亿规模小文件训练场景下进行了一系列成功的探索。
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