人工智能(AI)为各行各业带来了巨大的价值,但企业往往只能做小规模试点,很难将AI解决方案进行规模化应用。随着生成式AI和类似ChatGPT的机器学习模型引发越来越多的关注,企业对AI项目的投资和重视程度也在增加。
目前,企业正在逐步将人工智能(AI)和机器学习(ML)任务从试点扩展到生产级部署,因此需要能够满足任务快速增长的可扩展架构。
然而,许多企业在扩展AI基础设施时忽略了存储和计算之间的鸿沟, 导致出现性能瓶颈、计算资源利用率低下以及企业内部无法充分利用数据的情况。
目前企业遇到与数据访问相关的挑战通常有两种常见的解决方案:
但以上两种解决方案可能无法真正解决企业的问题!
这两种解决方案虽然在短期内有所帮助,但无法提供可扩展且优化的数据访问架构,满足AI/ML指数级增长的数据需求。
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《为企业生产环境下的AI负载选择合适的架构》
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【内容概要】
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分享企业要最大程度实现业务收益, 在现有基础设施上扩展AI负载时应考虑的重要因素;
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介绍AI在数据访问方面存在的挑战以及像NAS这样的常用解决方案存在的局限性;
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揭秘Alluxio作为关键的数据访问层如何优化架构并加速工作流。
Alluxio 提供了一个高性能且可扩展的数据访问层,能够在AI/ML数据扩展的场景下最大限度地利用 GPU 资源。
企业早期 AI 架构随着数据量增加、模型复杂性增加以及GPU 集群扩容,产生了在可扩展性、性能和数据管理方面的挑战(增加容量、减少数据管理、提升性能),由此而产生的诸多问题,Alluxio都可以轻松应对。
【核心价值】
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优化数据加载
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维护需求低
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支持扩展
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关于更多数据访问的挑战及应对策略
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