如何突破模型训练的 I/O瓶颈?

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导读:在训练大模型的过程中一个非常大的瓶颈是在 I/O,也就是在通讯上。底层用什么样的硬件架构对于训练大模型其实至关重要。大模型训练需要的不单单是算力,对存储,对安全,对训练框架都有一定的要求,需要一套比较完整的平台或服务来提供支持。

Alluxio作为AI大模型训练的“加速器”,其实早已在各类大模型训练的场景中大展拳脚。

为了帮助大家更好认识到Alluxio在AI大模型训练场景中的价值掌握如何在生产中发挥Alluxio“加速器”效果,实现效率提升、成本降低、安全提升多重优化,我们推出了《突围大模型 | Alluxio助力AI大模型训练制胜宝典》,欢迎大家扫码免费下载阅读。

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如何突破模型训练的 I/O瓶颈?

资料亮点与简介

如何突破模型训练的 I/O瓶颈?

【白皮书】

加速云端机器学习/深度学习架构和性能测试


技术文章】

将数据编排技术用于AI模型训练

Kubernetes 上的 Alluxio-通过CSI插件加速AI/ML训练

如何用Alluxio加速云上深度学习训练?


【应用案例】

【知乎】多云缓存在知乎的探索:从UnionStore到Alluxio

【蚂蚁】Alluxio在蚂蚁集团大规模训练中的应用

【微软】面向大规模深度学习训练的缓存优化实践

【腾讯】千节点Alluxio帮腾讯游戏AI “开挂”

【BOSS直聘】Alluxio在BOSS直聘算法平台的落地实践


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正文完
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