彭毅格-vivo+AI+训练平台的高性能存储实践.pdfVIP

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2023-09-20 发布于广东
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彭毅格-vivo+AI+训练平台的高性能存储实践.pdf

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VIVO AI计算平台的高性能存储实践 vivo/彭毅格 1 背景目录 2 面向AI的高性能存储实践 CONTENTS 3 新的挑战与展望背景 01 人工智能部技术方向与业务打造1001个便利，为用户带来无处不在的惊喜和激动人心的体验技术方向应用场景计算平台简介 vivo AI计算平台是在2018年底开始着手建设的，致力于解决统一高性能训练环境、大规模分布式训练、计算资源的高效利用调度等痛点。总体架构如下: 公司级AI基础平台，支撑核心业务 1. 算法工程师已经超过700人 2. 覆盖了推荐，语音，视觉，NLP，影像等核心业务大规模GPU算力和海量存储 1. GPU 算力400 PFLOPS 2. 集群节点规模3000+ 3. 存储数据10PB+ 技术影响力 1. InfoQ专题《vivo AI计算平台搭建实战》 2. 给多个开源项目贡献30+个PR 分布式存储 3. 中国信息通信研究院优秀云原生案例存储需求 vivo AI计算平台对存储的需求主要体现以下方面: • 共享: 避免数据在节点之间来回拷贝数据, 需要一个共享的存储空间来收集和存储数据。 • 管理与应用: 存储集群易维护，容量扩缩容方便，业务使用简单。 • 高可靠: 存储作为基础建设，影响范围广，可靠性要求极高。 • 高性能: 存储性能要求高，要跟上GPU的强大算力，从而保证任务的训练效率。存储建设的挑战 vivo AI计算平台存储建设并不是一帆风顺，过程中也遇到了许多困难和挑战。在建设前期主要问题如下： 1. 缺少存储相关技术人员，存储技术积累薄弱。 2. AI训练场景复杂，低估了对存储的要求。所以在前期存储的选型上也踩过一些坑。在前期我们使用Glusterfs作为底层存储基座，glustefs部署简单并且能快速对接云原生，能让我们快速部署业务。但随着数据规模增大和业务场景复杂化，glusterfs也暴露出许多问题。 1. 性能满足不了训练需求 • 遍历包含海量文件的目录效率低下 • 小文件访问性能低