文章摘要
【关 键 词】 AI数据管道、存储方案、自动驾驶、多云技术、性能优化
本文讨论了构建大规模AI/ML数据管道的方法，并探讨了如何选择适合的存储方案来优化各类AI/ML工作负载。文章中，来自Google和Toyota的专家分享了他们的经验和见解。
Google的Jason Wu介绍了Google Cloud Storage (GCS)如何在过去十年中为数据密集型工作负载提供可扩展和安全的存储解决方案。他强调了AI数据管道的三个阶段：数据准备、模型训练和推理，并指出了AI工作负载的四大需求：高性能和可扩展性、统一的数据管理、数据治理以及生态系统支持。Google提出了Cloud AI存储的愿景，旨在实现“一次存储，随处访问”，并通过GCS作为单一数据存储库的对象存储来简化数据管理、降低存储成本并提高工作效率。Google还提供了多种高性能优化存储方案，如GCS FUSE、Filestore、Parallelstore和Hyperdisk ML等。
David Stiver介绍了五个专门设计用于加速AI/ML工作负载的新产品，包括Anywhere Cache、Cloud Storage FUSE local cache、Accelerated Dataloader、Parallelstore和Hyperdisk ML。这些产品通过提供高性能的存储和缓存解决方案，帮助用户优化数据准备、模型训练和推理阶段。
Toyota的Yusuke Yachide和Alex Bain讨论了丰田Woven计划，该计划旨在运行面向自动驾驶的大规模ML工作负载。他们强调了为应用程序开发者提供稳定且易于使用的平台的重要性，并介绍了丰田采用多云技术的策略。他们分享了丰田在文件访问、成本控制和速度性能方面遇到的挑战，并介绍了如何通过使用Google Cloud的Cloud Storage FUSE和FUSE Cache来解决这些问题。
文章总结了如何通过最佳存储方案来优化AI/ML工作负载，并强调了多云策略在提高GPU可用性方面的作用。通过这些专家的见解和经验分享，我们可以了解到，选择合适的存储方案对于构建高效的AI/ML数据管道至关重要。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 6637字 | 27分钟 ]
【原文作者】 Andy730
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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