DeepSeek变革时代Alluxio重塑企业AI存储范式.pdf

1、DeepSeek变革时代，Alluxio重塑企业AI存储范式Alluxio Enterprise AI目录聚焦AI数据全链路闭环管道的核心环节及AI存储所面临的主要挑战Alluxio技术架构和最新版本核心能力权威MLPerf Storage测试结果解读提高AI工作负载性能的Alluxio缓存策略以及典型案例聚焦AI数据全链路闭环管道的核心环节及AI存储所面临的主要挑战AI数据全链路核心环节及AI存储所面临的主要挑战Alluxio技术架构和最新版本核心能力数据编排平台助力云原生大数据分析和AI计算Alluxio AI 数据平台架构高性能数据访问AI/ML框架分布式缓存全局统一视图缓存空间管理企业

2、安全与合规性能和可扩展性DevOps能力Alluxio AI 数据平台云本地混合云跨云零改造、无侵入vAPPAPPLLMAPPvAPPAPPLLMAPPTOSAlluxio AI 核心技术特点统一数据视图统一数据视图alluxio:/host:port /ceph minio ossOSSNAS丰富协议支持丰富协议支持S3 DriverHDFS DriverGCS DriverAzure DriverOSS DriverS3 APIHDFS APIPOSIX APIJava File APIREST API高性能数据访问高性能数据访问 自动冷、热分层 零侵入分布式缓存 高性能 I/O 丰富缓存

3、数据管理 高可用高容错可以无缝对接数据预处理环节中的Spark/Flink等计算引擎，无需任何代码变动可以有效解决数据预处理环节，数据分散在多处异构存储的统一访问问题；可以有效加速数据预处理环节的数据读写性能；可以使得数据预处理的结果在缓存中无缝被后续模型训练等环节使用。在 AI 工作流中集成 Alluxio可在标准的低成本存储部署运行训练数据访问加速，GPU利用率保持90%以上减少数据副本，统一数据访问，灵活对接GPU集群按需自动加载、缓存替换，简化运维复杂度支持超高并发的模型服务（从训练集群到推理集群）数据预处理扩展到100亿对象以上，满足AI需求生产环境下的部署时间降低至原先的 1/2-

4、1/3减轻网络带宽竞争，降低底层存储负载根据使用模式实施数据预加载模型部署作为 ETL和模型训练的数据共享层模型部署模型训练Alluxio AI 助理模型训练加速2-8x 数据访问速度提升集训可扩展性高、训练任务容错性高模型迭代更高效降低数据工程复杂性和成本 去中心化架构，支持100亿以上对象Alluxio AI 助力模型部署服务（MaaS）加速高性能、高并发、海量模型发布服务（MaaS）支持异步模型生产/加载支持实时按需模型加载多az、多副本、高可用、AZ间优先级策略化配置worker按需扩缩容缩短模型上线时间MLPerf Storage Benchmark基于 MLPerf Storage

5、 的 Alluxio 性能测试为了较好地展示 Alluxio 的缓存性能，我们采用了全球首个且唯一的 AI/ML 存储基准测试MLPerf Storage 进行验证。MLPerf Storage 基准测试的最新版本为 v1.0，支持两种模拟加速器（A100 和 H100），其中相关度较高的两种典型的模型训练负载特点如图：这些负载覆盖了顺序读取、随机读取、小文件读取等多种 I/O 场景，能够全面评估存储系统在不同场景下的吞吐量和延迟性能。测试基于Alluxio Enterprise AI 3.4 高性能数据平台，模型训练任务直接通过 Alluxio Fuse（POSIX 协议接口）向 Allux

6、io 集群请求缓存数据进行训练。训练集群及 Alluxio 集群的拓扑分布如下：关于基准测试Alluxio测试准备数据对比 单卡吞吐Resnet50 on H100Unet3d on H100Alluxio100.00%100%Weka96.61%92.24%Hammerspace93.66%99.99%DDN(lustre)93.71%95.41%GPU 利用率Resnet50 on H100GPU利用率平均利用率平均98.15%Unet3d on H100GPU利用率平均利用率平均96.24%Alluxio 集群可扩展性评测Alluxio 的节点的配置如下：Alluxio Worker：v