多GPU集群时代的IO优化—分布式缓存在AI基础架构中的关键作用.pdfVIP

多GPU集群时代的

I/O优化

分布式缓存在AI基础架构中的关键作用

目录

前言02

一、多GPU集群时代03

二、诊断GPU利用率低下问题04

模型训练中GPU利用率低的常见原因04

（1）基础设施瓶颈05

（2）代码瓶颈05

三、优化GPU集群的数据加载06

如何应对I/O瓶颈08

选项1：直接访问云对象存储08

选项2：本地节点缓存（例如每个节点上使用S3FS/FUSE）08

选项3：专用高性能存储09

选项4：Alluxio分布式缓存10

四、AlluxioAI概述12

1.Alluxio在AI基础设施技术栈中的关键角色12

2.AlluxioAI的关键特性13

（1）用于加速数据加载与模型Checkpointing的分布式缓存13

（2）缓存预加载与管理14

（3）统一命名空间–统一逻辑“alluxio://”命名空间16

（4）企业级安全特性17

（5）其他功能17

五、案例研究：全球前十电商巨头加速有哪些信誉好的足球投注网站和推荐AI模型训练18

1.面临的挑战18

2.Alluxio的解决方案19

六、总结20