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數(shù)據(jù)是推動AI革命的動力

YRCloudFile通過市場上標準的X86服務器為AI用戶構(gòu)建一套容量與性能可無限水平擴展的分布式文件存儲，可承載數(shù)百億個幾十KB的小文件，為深度學習平臺上萬個客戶端提供并發(fā)訪問支持，滿足AI訓練中GPU或CPU計算集群的高帶寬、低延時的小文件訪問特性，使GPU等計算資源得到最大程度的利用，在數(shù)十億文件數(shù)量下仍然能夠提供穩(wěn)定的數(shù)據(jù)訪問性能，有效提升訓練效率。

高性能數(shù)據(jù)訪問縮短訓練過程

高性能存儲縮短了IO訪問路徑

支持基于RDMA（遠程直接內(nèi)存訪問）協(xié)議的網(wǎng)絡（如IB網(wǎng)絡）,提高了數(shù)據(jù)并發(fā)處理的效率

通過文件系統(tǒng)性能的提升，使GPU持續(xù)處于高效率運轉(zhuǎn)狀態(tài)，從而縮短深度學習訓練時間

承載海量文件將不再成為難題

深度學習訓練過程以海量文件為基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)量的規(guī)模是人工智能企業(yè)提升模型精度的關(guān)鍵手段，各家人工智能企業(yè)通過提取、歸類、分析等處理流程對數(shù)以億計的圖片和語音文件反復迭代，從而提高模型的準確性。

YRCloudFile元數(shù)據(jù)集群可按需在線擴展，單集群可承載數(shù)百億文件，文件訪問性能在海量文件場景下無衰減，單個文件系統(tǒng)命名空間承載的文件數(shù)量不再成為深度學習的瓶頸。

多級智能緩存，減少數(shù)據(jù)跨網(wǎng)絡加載

AI深度學習的模型訓練階段，每個訓練集數(shù)據(jù)量約幾百GB到幾TB，IO以讀為主，傳統(tǒng)的分布式文件系統(tǒng)在計算節(jié)點客戶端只能通過內(nèi)存緩存來提高客戶端的數(shù)據(jù)加載性能，但內(nèi)存緩存空間小、成本高、內(nèi)存置換算法對AI場景沒有針對性優(yōu)化。

YRCloudFile智能緩存技術(shù)，對AI訓練任務完全透明，結(jié)合面向AI場景的置換算法，極大提高訓練過程中數(shù)據(jù)加載的命中率，數(shù)據(jù)加載性能可提升近500%。

為容器化訓練任務提供數(shù)據(jù)

AI企業(yè)越來越多地借助Kubernetes編排平臺對訓練任務及GPU等資源進行調(diào)度，訓練任務已經(jīng)逐步運行在容器中。

YRCloudFile從產(chǎn)品定位上就設(shè)計了大量面向容器持久化存儲的功能，包括Persistent Volume級別的Quota配置、QoS限速、ACL控制等。

這些功能使Kubernetes能對YRCloudFile存儲能力進行規(guī)劃和調(diào)度，使訓練任務能通過PV管理和訪問YRCloudFile中的訓練數(shù)據(jù)。

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