2025年多GPU集群时代的IO优化白皮书.pdf

Alluxio：2025年多GPU集群时代的IO优化白皮书。AI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。