AI 技术的发展日渐成熟，已在多个领域实现了技术落地，应用场景也愈来愈丰富， 如语音识别、人脸识别、自动驾驶、新药研发等。这些场景数据量庞大，数据种类繁多，计算任务复杂；同时，AI 场景对计算资源的需求弹性大，对传统的HPC 架构提出新挑战。企业开始拥抱云计算，无论是私有云还是公有云，都在产生新变化。
AI 场景自身的数据特点以及基础设施的变化，都给存储带来了新的挑战：
- AI 场景读多写少，如何设计存储架构来保障数据读取性能？
- 如何提高存储平台吞吐能力，以配合成本高昂的GPU资源？
- 如何应对 AI场景中的海量小文件？
- 云环境中高性能计算平台存储方案有哪些？
本周六，我们将邀请吕冬冬，云知声超算平台架构师，同时他也是 JuiceFS 社区的活跃贡献者，是 JuiceFS Fluid Runtime 的主要贡献者， 为大家分享：云知声超算平台存储建设实践。
Juicedata 团队技术专家高昌健将为 AI 场景用户带来：如何使用 JuiceFS 为 CV 模型训练提速。
时间
2022 年11月26日（本周六）下午 14:00-15:30
活动议程
14:00-14:05 社区动态
14:05-14:35 Topic 1：云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储实践
吕冬冬，云知声超算平台架构师，负责云知声大规模分布式机器学习平台架构设计与新功能演进，负责深度学习算法应用优化与 AI 模型加速。研究领域包括大规模集群调度、高性能计算、分布式文件存储、分布式缓存等。云原生开源社区爱好者。
演讲概要：
- Atlas 超算平台的存储建设历程
- Atlas 如何与 JuiceFS 做整合
- JuiceFS 在 Atlas 的使用场景与收益
- 云知声在开源社区的建设：参与 Fluid Runtime的开发、JuiceFS 配额功能开发
- JuiceFS 在 Atlas 的使用方式
- JuiceFS 的建设实践
- 未来的展望与规划
14:40-15:10 Topic 2：如何使用 JuiceFS 为 CV 模型训练提速
高昌健，Juicedata 技术专家，参与建设 JuiceFS 开源社区的主力队员。十年互联网行业从业经历，曾在知乎、即刻、小红书多个团队担任架构师职位，专注于分布式系统、大数据、AI 领域的技术研究。
演讲概要：
- CV 模型应用简介
- CV 模型训练的挑战
- JuiceFS 简介
- JuiceFS 如何解决 CV 模型训练的挑战
- ResNet50 测试
- 自动驾驶场景案例介绍
