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阿里云容器服务团队实践——Alluxio优化数倍提升云上Kubernetes深度学习训练性能

AI训练新趋势:基于Kubernetes的云上深度学习 作者简介 车漾,阿里云高级技术专家,从事Kubernetes和容器相关产品的开发。尤其关注利用云原生技术构建机器学习平台系统,是GPU共享调度的主要作者和维护者。 顾荣,南京大学副研究员,Alluxio项目核心开发者,研究方向大数据处理,2016年获南京大学博士学位,曾在微软亚洲研究院、英特尔、百度从事大数据系统实习研发。 背景介绍 近些年,以深度学习为代表的人工智能技术取得了飞速的发展,正落地应用于各行各业。随着深度学习的广泛应用,众多领域产生了大量强烈的高效便捷训练人工智能模型方面的需求。另外,在云计算时代,以Docker、Kubernetes以主的容器及其编排技术在应用服务自动化部署的软件开发运维浪潮中取得了长足的发展。Kubernetes社区对于GPU等加速计算设备资源的支持方兴未艾。鉴于云环境在计算成本和规模扩展方面的优势,以及容器化在高效部署和敏捷迭代方面的长处,基于“容器化弹性基础架构+云平台GPU实例”进行分布式深度学习模型训练成为了业界生成AI模型的主要趋势。 为了兼顾资源扩展的灵活性,云应用大多采用计算和存储分...

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