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苏锐-拥抱 AI我们需要什么样的存储系统?.pdf

上传人: 张** 编号:182419 2024-11-01 40页 4.17MB

1、拥抱拥抱 AIAI,我们需要什么样的存储系统?我们需要什么样的存储系统?演讲人:苏锐自我介绍 苏锐 2017 参与创办 Juicedata,负责商业化与社区发展工作 之前做过 Startup founder,PM,Tech Lead 等角色 目录目录 用户视角下,存储系统选型的挑战有哪些?存储系统选型中的几个难题 性能、价格的取舍与平衡 一个 LLM 案例分享什么是 JuiceFS?为云设计的分布式文件系统2017 年创立;开源版开源版:易部署,好维护。2021年发布,10.7K stars,最大文件系统超过 70B 文件 100PB 容量;企业版企业版:2019 年开始服务 AI 领域。Ge

2、nAI、自动驾驶、量化交易、生物科技、搜广推等业务广泛使用。01 01 用户视角下,存储系统选型的挑战有哪些?描述存储系统时,需要精确量化的形容词我们经常用到下面这些词 描述存储系统:大规模 大量,海量 大文件 小文件 高性能 快,慢 描述存储系统时,需要精确量化的形容词我们习惯于参照过往经验选择形容词,但我们需要更精确的定义。大规模:什么规模,容量,还是文件数量?大量,海量:有人说我们有大量数据,已经超过 50TB;有人说我们数据不多,只有 12PB。大文件:1MB,1GB,或者?小文件:10MB,1MB,1MB,越大越好)更需要存储系统的吞吐能力,小文件(1MB,目前很多时候在 128KB

3、 上下)更需要 IOPS 能力 性能:主要关注吞吐(20GB/s)和 IOPS(100K QPS),要关注扩展性天花板影响性能的因素调整的难易度一个容量规划例子 预期 500TB 容量;5 亿文件规模;大文件是 GB 量级,小文件是 100KB 左右;读吞吐预估 20GB/s,峰值 40GB/s;写吞吐峰值 10GB/s;100K IOPS;业务可能快速增长,在容量、文件规模、性能维度都需要容易扩展。数据快速增长带来的挑战CV 领域MNIST,70K imgs,50MBImageNet,1.5M imgs,150GBOpenImages,9M imgs,500GBLLM 领域GPT,参数 11

4、0M,文本 5.7GGPT-2,参数1.5B,文本 40GGPT-3,参数 175B,文本 45TBGPT-4,参数 1800B,文本 1PB数据集越来越大,模型和 Checkpoint 也越来越大。单机存储必须转为分布式存储,单机训练也必须转为分布式训练。复杂的数据工作流Structured dataSemi-structured dataUnstructured dataParquet,Avro,ORC,Lance Log,CSV,JSON Image,Video,Audio,PCD,PDF,Fastq,XYZ,Bag,FFRecord ingestionclean,convertexpe

5、riment,feature engineeringpre-trainingpost-traininginferenceMegatron-LMMegatron-LMJuiceFS Unified Storage100PB100B10PB110B100TB1PB100M1B110TB10M100M10100TB10K10M如何测试存储系统?功能测试基准性能测试业务负载测试,层层递进。如何测试存储系统?兼容性是容易被忽视的,pjdfstest 和 LTP test 是两个 POSIX 兼容性权威测试集;2022 年测试结果用 S3FS 行不行?S3 LIST API 性能比文件系统慢10 x100

6、 x 倍;没有原子 RENAME 支持;没有追加写;没有 FILE LOCK。功能测试 基准性能测试 业务负载测试,层层递进。如何测试存储系统?功能测试 基准性能测试 业务负载测试,层层递进。juicefs bench#最简单的基准测试,适用于所有文件系统如何测试存储系统?同样是 JuiceFS 为什么性能不同?请在自己的环境上测试性能功能测试 基准性能测试 业务负载测试,层层递进。juicefs bench#最简单的基准测试,适用于所有文件系统如何测试存储系统?要识别业务系统的 I/O 模式:同步 I/O 举例:有算法工程师喜欢用 LMDB 保存数据,它的读取是同步 I/O 模式,Page

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本文由苏锐分享,主要讨论了在AI快速发展背景下,如何选择合适的存储系统。关键点如下: 1. 存储系统选型挑战:需要精确量化的形容词来描述存储系统,如大规模、高性能、快慢等。 2. 用户视角下的存储需求:考虑存储系统的大规模、文件数量、性能(吞吐和IOPS)、扩展性等因素。 3. 存储系统选型难题:集中式与分布式架构的选择,需要平衡性能与价格,考虑数据一致性和系统复杂性。 4. 性能与价格的取舍:传统的文件存储系统与为AI设计的分布式存储方案,如AWS FSx for Lustre,提供了高性能与成本效益的平衡。 5. JuiceFS特点:适用于AI业务,提供通用性、弹性、高性价比的存储解决方案,支持多云平台部署。 6. 测试存储系统:功能测试、基准性能测试、业务负载测试,层层递进,确保存储系统满足业务需求。 7. 兼容性与数据迁移:考虑存储系统的兼容性,避免数据迁移困难。 8. 使用云的优势:云存储系统提供快捷和灵活性,适应AI领域的快速发展。 综上,苏锐强调了在AI时代,存储系统选型应关注通用性、弹性、高性价比,同时考虑业务代码中的I/O行为,以实现清晰的优化方向。
"AI存储挑战有哪些?" "如何选择合适的存储系统?" "AI快速发展下,存储系统如何适应?"
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