带你读《云存储应用白皮书》之35:1. 文件存储在飞天AI加速中的应用

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
阿里云盘企业版 CDE,企业版用户数5人 500GB空间
云备份 Cloud Backup,100GB 3个月
简介: 带你读《云存储应用白皮书》之35:1. 文件存储在飞天AI加速中的应用

四、AI模型训练解决方案

 

1. 文件存储在飞天AI加速中的应用

 

1)需求背景

 

高性能并行计算的大规模商业化,使得传统文件系统正面临诸多挑战,如存储资源急剧增长、成本高、运维管理复杂度大、大规模存储系统的稳定性以及性能无法随规模进行线性扩展等。阿里云CPFSCloud Paralleled File System)应运而生,CPFS是一种并行文件系统。CPFS的数据存储在集群中的多个数据节点,多个客户端可以同时访问,为大型高性能计算机集群提供高IOPS、高吞吐、低时延的数据存储服务。

 

2)解决方案

 

在混合云场景中,可以通过自建Kubernetes服务,线下集群+云上弹性扩展阿里云GPU服务实例+飞天AI加速工具加速框架,并采用阿里云CPFS存储运行AI训练+AI推理作业的操作步骤。

 

飞天AI加速工具加速框架分为两个版本,一个用于加速AI训练,一个用于加速AI推理飞天AI加速工具训练框架是阿里云推出的统一分布式加速框架,支持主流的训练框架。

 


 

image.png

 

方案优势:

 

∙       自主选择:本方案使用了GPU云服务器,客户可以根据自己的需求选择相应的GPU云服务器实例类型。


∙       高效的数据访问:并行文件系统CPFS作为共享存储,提供高带宽低延迟的数据访问服务。


∙       AI加速:飞天AI加速工具提升训练速度,提升推理性能。


相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 供应链
AI技术在医疗领域的应用与未来展望###
本文深入探讨了人工智能(AI)技术在医疗领域的多种应用及其带来的革命性变化,从疾病诊断、治疗方案优化到患者管理等方面进行了详细阐述。通过具体案例和数据分析,展示了AI如何提高医疗服务效率、降低成本并改善患者体验。同时,文章也讨论了AI技术在医疗领域面临的挑战和未来发展趋势,为行业从业者和研究人员提供参考。 ###
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗领域的应用与挑战
【10月更文挑战第21天】 本文探讨了人工智能(AI)在医疗领域的多种应用,包括疾病诊断、治疗方案推荐、药物研发和患者管理等。通过分析这些应用案例,我们可以看到AI技术如何提高医疗服务的效率和准确性。然而,AI在医疗领域的广泛应用也面临诸多挑战,如数据隐私保护、算法透明度和伦理问题。本文旨在为读者提供一个全面的视角,了解AI技术在医疗领域的潜力和面临的困难。
|
4天前
|
存储 人工智能 弹性计算
基于《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案实践体验后的想法
通过实践《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》实验,掌握了构建强大LLM知识库的方法,处理企业级文档问答需求。部署文档和引导充分,但需增加资源选型指导。文档智能与RAG结合提升了文档利用效率,但在答案质量和内容精确度上有提升空间。解决方案适用于法律文档查阅、技术支持等场景,但需加强数据安全和隐私保护。建议增加基于容量需求的资源配置指导。
31 4
|
4天前
|
人工智能
AI科学家太多,谁靠谱一试便知!普林斯顿新基准CORE-Bench:最强模型仅有21%准确率
【10月更文挑战第21天】普林斯顿大学研究人员提出了CORE-Bench,一个基于计算可重复性的AI代理基准,涵盖计算机科学、社会科学和医学领域的270个任务。该基准旨在评估AI代理在科学研究中的准确性,具有多样性、难度级别和现实相关性等特点,有助于推动AI代理的发展并提高计算可重复性。
15 4
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗健康领域的应用与前景
随着科技的不断进步,人工智能(AI)技术已经深入到我们生活的方方面面,特别是在医疗健康领域。本文将探讨AI在医疗健康领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展前景。
|
3天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
9 1
|
3天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
10 1
|
4天前
|
人工智能 边缘计算 监控
边缘AI计算技术应用-实训解决方案
《边缘AI计算技术应用-实训解决方案》提供完整的实训体系,面向高校和科研机构的AI人才培养需求。方案包括云原生AI平台、百度AIBOX边缘计算硬件,以及8门计算机视觉实训课程与2门大模型课程。AI平台支持大规模分布式训练、超参数搜索、标注及自动化数据管理等功能,显著提升AI训练与推理效率。硬件涵盖多规格AIBOX服务器,支持多种推理算法及灵活部署。课程涵盖从计算机视觉基础到大模型微调的完整路径,通过真实商业项目实操,帮助学员掌握前沿AI技术和产业应用。
20 2
|
4天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评
《文档智能 & RAG让AI大模型更懂业务》解决方案测评
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗诊断中的应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用也日益广泛。本文将介绍AI在医疗诊断中的一些应用,包括医学影像分析、病理诊断、基因数据分析等。通过这些应用,我们可以更好地理解AI技术在医疗诊断中的价值和潜力。