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深入云原生 AI:基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化

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阿里巴巴云原生

Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室,自开源以来经过 7 年的不断开发迭代,支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而,随着云原生人工智能(Cloud Native AI)的兴起,灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下,用户在云上训练大规模深度学习模型引发的数据缓存需求日益旺盛。为此,阿里云容器服务团队与 Alluxio 开源社区和南京大学顾荣老师等人通力合作寻找相关解决方案,当前已经提供 K8s 上运行模型训练数据加速的基础方案,包括容器化部署、生命周期管理以及性能优化(持续中),从而降低数据访问高成本和复杂度,进一步助力云上普惠 AI 模型训练。

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