正文
为什么选择 JuiceFS ？
千亿文件规模
在自动驾驶模型训练中，每次训练多达数亿个文件。这对存储系统是很大的挑战。JuiceFS 的元数据引擎支持水平扩展，无单点瓶颈，可管理单个命名空间下千亿级文件和百 PB 数据。
高吞吐、低延迟
在模型训练中，JuiceFS 可提供数百 GiB/s 的读吞吐量，支持每秒读取数十万个文件，并具有毫秒级的元数据响应时间。通过灵活的缓存配置，JuiceFS 能够提供无限的聚合吞吐能力。
成本优势
自动驾驶领域数据增长迅速，JuiceFS 通过对象存储作为底层存储，实现了容量的弹性扩展，并有效降低了存储成本。同时，JuiceFS 的灵活架构有助于降低维护和迁移成本。
相关产品特性
方案：JuiceFS x 自动驾驶行业：百亿小文件、多云架构与成本优化
自动驾驶领域的数据量庞大且增长迅速，处理过程包括从视频中提取关键帧，标注关键信息（如红绿灯、道路标记等），最终形成数十亿张图片供训练使用。LOSF（海量小文件）是存储领域的难题，尤其在人工智能的计算机视觉训练中（如自动驾驶、人脸识别等）。本文分享了JuiceFS在百亿规模小文件训练中的应用实践，通过灵活配置缓存提升训练效率，并采用混合云架构下实现降本增效。[详情]
案例：地平线 EB 级存储工程实践
地平线 AIDI（智能驾驶研发数据平台）同时使用 JuiceFS 社区版与企业版承载 EB 级数据；本文聚焦 JuiceFS 社区版的实践，分享元数据、数据治理、成本以及多租户管理这四个工程命题的解决思路、实践效果与工程取舍。【详情】
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