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1、引言背景&Alluxio赋能AI场景小红书|加速云端机器学习-Alluxio在小红书的实践一、面临的挑战二、多云数据加速层三、小红书实践案例四、未来规划知乎|Alluxio AI助力知乎千卡模型训练一、混合云架构，带来便捷与挑战二、知乎的探索历程三、持续合作，保持探索B站|Alluxio 在B站AI训练场景的应用一、B站AI的训练场景二、Alluxio 在 AI 训练场景的应用三、未来规划辉羲智能|Alluxio在自动驾驶模型训练中的应用与部署一、自动驾驶数据闭环二、算法训练：NAS三、算法训练引入 Alluxio四、Alluxio 部署：单机房01目录15050315161829313132

2、40414152525145535556五、Alluxio 部署：跨机房六、Alluxio 测试：功能七、Alluxio 测试：性能八、Alluxio 落地：调参适配环境九、Alluxio 落地：运维十、Alluxio 落地：共同进步十一、小结中汽创智|Alluxio在自动驾驶数据闭环中的应用一、自动驾驶业务介绍二、数据平台架构以及存储选型三、自动驾驶数据平台使用场景四、未来规划关于Alluxio02目录575859606162636565677078在当今这个人工智能飞速发展的时代，诸多企业正站在一个充满挑战与机遇的路口。随着AI模型训练的热潮不断升温，企业在追求更高性能计算的同时，也不得不

3、面对GPU资源紧张、模型部署缓慢以及存储成本失控等问题。这些问题不仅加剧了技术团队的工作压力，也对企业的业务发展和市场竞争力构成了严峻考验。本电子书将深入剖析Alluxio如何在AI/ML场景中发挥其分布式缓存的作用，助力企业突破IO瓶颈。Alluxio作为一个高效的数据访问层，优化了数据在存储与计算引擎间的流动，显著提升了数据访问速度和操作便捷性。文章详尽地列举了企业在探索AI过程中遇到的挑战，细致阐释了Alluxio在技术架构中的关键角色，以及其如何通过优化AI框架的IO性能，提升整体数据处理能力。同时，文中通过小红书、知乎、B站、辉羲智能以及中汽创智等知名企业的实战案例，生动展示了All

4、uxio如何助力企业在解决技术难题的同时，实现更快的模型开发周期、更及时的数据更新、更高的模型准确性和可追溯性，以及更好地适应数据集的迅猛增长。本电子书将帮助用户迅速把握Alluxio如何助力企业应对AI模型训练的多重挑战，捕捉行业发展的脉搏，实现技术上的飞跃和业务上的持续增长。引言03用户收益实战经验借鉴：通过小红书、B站、知乎、辉羲智能等企业案例，了解如何将Alluxio应用于实际场景，解决具体的业务挑战。1.多云架构优化：了解如何在多云环境中利用Alluxio实现数据的高效管理和访问，从而优化多云架构下的数据使用和存储成本。2.性能与成本的双重优化：掌握如何通过Alluxio提升数据处理

5、性能，同时实现成本优化。3.前沿技术洞察：获得对未来技术发展趋势的洞察，为技术选型和业务布局提供参考。4.灵活性与扩展性实践：了解Alluxio如何支持不同技术栈和框架，增强现有系统的灵活性和扩展性，以适应不断变化的技术需求。5.适用人群数据科学家与机器学习工程师、AI研发团队、技术架构师、基础设施团队、技术平台团队、云计算与存储团队、IT运维与系统管理员、业务分析师与决策者、学术研究人员、技术爱好者、产品经理、行业解决方案顾问04一、企业在尝试AI时面临的挑战1.GPU短缺其实从几年前就已经呈现了一些趋势，不管是在云上使用GPU还是自己购买GPU搭建IDC（数据仓库），AI基础设施都比较困难

6、，原因大概可以分为3种情况：很多公司无法买到GPU；部分公司即使买到了GPU，量也不是很大，很难满足业务需求；部分公司或许可以在阿里云或者腾讯云上买到GPU，但如何把这些GPU形成一个系统的计算池，供上层业务使用，是比较困难的。2.模型上线慢公司现有数仓/存储方案较陈旧，很难迭代，进行GPU训练后，如何把模型上线到推理的集群中，是必不可少的一个环节，也是困难重重的一个环节：很多数仓、底层的存储都还是公司里比较传统的存储方案，比如HDFS，可能十几年前就开始用了，现在很难调整存储的设置；数据在云上，限流情况严重，使用限制较多。后面也会深入聊一下，如何解决这个问题。3.GPU使用率低现在很多公司模