Alluxio2025多GPU集群时代的IO优化白皮书-分布式缓存在AI基础架构中的关键作用22页

多GPU集群时代的I/O优化分布式缓存在AI基础架构中的关键作用前言一、多GPU集群时代二、诊断GPU利用率低下问题 模型训练中 GPU 利用率低的常见原因 （1）基础设施瓶颈 （2）代码瓶颈三、优化GPU 集群的数据加载 如何应对 I/O 瓶颈 选项1：直接访问云对象存储 选项2：本地节点缓存（例如每个节点上使用 S3FS/FUSE） 选项3：专用高性能存储 选项4：Alluxio 分布式缓存四、Alluxio AI 概述1.Alluxio 在 AI 基础设施技术栈中的关键角色2.Alluxio AI 的关键特性 （1）用于加速数据加载与模型Checkpointing的分布式缓存 （2）缓存预加载与管理 （3）统一命名空间 – 统一逻辑 “alluxio://” 命名空间 （4）企业级安全特性 （5）其他功能五、案例研究：全球前十电商巨头加速搜索和推荐 AI 模型训练1.面临的挑战2.Alluxio 的解决方案六、总结01目录020510130312040604181605080808091213141717181920AI时代，AI/ML基础设施团队肩负着异常艰巨的任务。他们需要为内部用户构建并交付可靠、高性能的基础设施，以支持模型训练、微调、分发以及服务，而这些任务往往依赖于TB级甚至PB级的数据。在如此庞大的规模上构建并管理基础设施已极具挑战，再加上预算限制、硬件短缺、混合/多云架构以及市场竞争压力，使得AI/ML基础设施成为技术领域名副其实的“硬核战场”。GPU是AI/ML基础设施拼图中不可或缺的一块。基于并行处理架构的GPU，因其能高效地利用海量数据同步执行多重复杂运算，现已成为训练和微调大模型的关键组件。尽管GPU 价格昂贵且供应紧张，各企业基础架构团队仍在争相采购跨云平台与本地数据中心的GPU，以满足AI/ML工程团队为试验和训练新模型而激增的需求。在多GPU环境中，团队必须利用任何可用的GPU资源, 而这些资源往往远离存储了海量训练数据的中央数据湖，这就需要跨区域和跨云迁移数据，或是远程访问数据。而这两种方式都存在速度慢、复杂度高、成本昂贵的问题。在AI/ML工程方面，尽管在GPU上已投入了大量资源，团队仍难以达到高效训