本期导读 ：【AI 训练加速】第十八讲
主题：FFluid + JindoFS 对海量小文件的训练加速uid+JindoFS 对 OSS 上数据进行训练加速
讲师：辰山，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家
内容框架：
- 海量小文件难题
- Fluid JindoRuntime 小文件优化
- 使用 JindoRuntime 加速小文件
- 演示
直播回放链接：（18讲）
https://developer.aliyun.com/live/247034
一、海量小文件难题
AI 训练场景经常需要处理海量小文件
现状：
- RPC 频繁，NameNode 压力大
- 延时高
- 延时高
- 高频访问稳定性
对缓存系统的诉求：
- 低延时，高 QPS
- 稳定可靠的访问性能
- 能够支撑海量文件数
二、Fluid JindoRuntime 小文件优化
JindoRuntime：
高效的元数据缓存：
- 基于 KV-Store 的元数据组织形式，可支持海量文件数，并且不会占用过多内存资源
- 高效的元数据查询，并且通过热点缓存进一步加速点查性能
- 元数据服务（Namespace Service）能够提供低延时、高 QPS 的访问性能
- Fuse 客户端缓存
高效的数据组织及索引
- 针对小文件数据块实现高性能磁盘存储及索引机制
- 一致性哈希实现数据块的分布式缓存索引，缩短小文件读取的链路
三、使用 JindoRuntime 加速小文件
JindoRuntime 加速小文件基本步骤
- 下载并安装 Fluid：https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindodata/blob/master/docs/jindo_fluid/jindo_fluid_jindofs_hdfs_introduce.md
- 创建 Dataset
- 创建 JindoRuntime
- 缓存预加载 DataLoad
- 执行 AI 训练作业
小文件加速效果
- 参考文章：《速度提升 18倍！微博海量深度学习模型训练效率跃升的秘密》 https://www.infoq.cn/article/FClx4Cco6b1jomi6UZSy
相比于 HDFS 接口
- 1机 4 卡可以得到5 倍的加速
- 2机 8 卡可以得到9 倍的加速
- 3机 12 卡可以得到18 倍的加速
- 训练总时长由原来的389小时（16 天）缩短到了16 小时
四、演示
Fluid JindoRuntime 使用
环境要求：
- Kubernetes version > 1.14, 支持CSI
- Golang 1.12+
- Helm 3
- Fluid 0.6.0
参考文档：https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs/blob/master/docs/jindo_fluid/jindo_fluid_overview.md
ISSUE：https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs/issues
演示：对 HDFS 上海量小文件进行访问加速
相关文档链接：
- Fluid JindoRuntime 使用文档
https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs/blob/master/docs/jindo_fluid/jindo_fluid_overview.md
- ImageNet 数据集加速测试
- InsightFace数据集加速测试
⭐点击回放链接，直接观看第18讲视频回放，获取讲师实例讲解：
https://developer.aliyun.com/live/247034
⭐Github链接：
https://github.com/aliyun/alibabacloud-jindofs
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