深入云原生 AI：基于 Alluxio 数据缓存的大规模深度学习训练性能优化

Alluxio 项目诞生于 UC Berkeley AMP 实验室，自开源以来经过 7 年的不断开发迭代，支撑大数据处理场景的数据统一管理和高效缓存功能日趋成熟。然而，随着云原生人工智能（Cloud Native AI）的兴起，灵活的计算存储分离架构大行其道。在此背景下，用户在云上训练大规模深度学习模型引发的数据缓存需求日益旺盛。为此，阿里云容器服务团队与 Alluxio 开源社区和南京大学顾荣老师等人通力合作寻找相关解决方案，当前已经提供 K8s 上运行模型训练数据加速的基础方案，包括容器化部署、生命周期管理以及性能优化（持续中），从而降低数据访问高成本和复杂度，进一步助力云上普惠 AI 模型训练。

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