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數據是推動AI革命的動力

YRCloudFile通過市場上標準的X86服務器爲AI用戶構建一套容量與性能可無限水平擴展的分佈式文件存儲，可承載數百億個幾十KB的小文件，爲深度學習平臺上萬個客戶端提供併發(fā)訪問支持，滿足AI訓練中GPU或CPU計算集羣的高帶寬、低延時的小文件訪問特性，使GPU等計算資源得到最大程度的利用，在數十億文件數量下仍然能夠提供穩(wěn)定的數據訪問性能，有效提升訓練效率。

高性能數據訪問縮短訓練過程

高性能存儲縮短了IO訪問路徑

支持基於RDMA（遠程直接內存訪問）協(xié)議的網絡（如IB網絡）,提高了數據併發(fā)處理的效率

通過文件系統(tǒng)性能的提升，使GPU持續(xù)處於高效率運轉狀態(tài)，從而縮短深度學習訓練時間

承載海量文件將不再成爲難題

深度學習訓練過程以海量文件爲基礎，數據量的規(guī)模是人工智能企業(yè)提升模型精度的關鍵手段，各家人工智能企業(yè)通過提取、歸類、分析等處理流程對數以億計的圖片和語音文件反覆迭代，從而提高模型的準確性。

YRCloudFile元數據集羣可按需在線擴展，單集羣可承載數百億文件，文件訪問性能在海量文件場景下無衰減，單個文件系統(tǒng)命名空間承載的文件數量不再成爲深度學習的瓶頸。

多級智能緩存，減少數據跨網絡加載

AI深度學習的模型訓練階段，每個訓練集數據量約幾百GB到幾TB，IO以讀爲主，傳統(tǒng)的分佈式文件系統(tǒng)在計算節(jié)點客戶端只能通過內存緩存來提高客戶端的數據加載性能，但內存緩存空間小、成本高、內存置換算法對AI場景沒有針對性優(yōu)化。

YRCloudFile智能緩存技術，對AI訓練任務完全透明，結合面向AI場景的置換算法，極大提高訓練過程中數據加載的命中率，數據加載性能可提升近500%。

爲容器化訓練任務提供數據

AI企業(yè)越來越多地藉助Kubernetes編排平臺對訓練任務及GPU等資源進行調度，訓練任務已經逐步運行在容器中。

YRCloudFile從產品定位上就設計了大量面向容器持久化存儲的功能，包括Persistent Volume級別的Quota配置、QoS限速、ACL控制等。

這些功能使Kubernetes能對YRCloudFile存儲能力進行規(guī)劃和調度，使訓練任務能通過PV管理和訪問YRCloudFile中的訓練數據。

YRCloudFile 高性能分佈式文件存儲產品架構圖

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