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高达99.57%GPU利用率,Alluxio在MLPerf Storage v2.0基准测试中展现卓越性能

最新的 MLPerf Storage v2.0 测试结果显示,Alluxio 通过分布式缓存技术大幅加速了 AI 训练和 checkpointing 工作负载的 I/O 性能,在多种常见的由于 I/O 瓶颈导致 GPU 利用率不足的场景中,成功将 GPU 利用率提升至 99.57%。 虽然 GPU 本身算力极强,但其在 AI 训练中的实际效能取决于能否解决两个关键的 I/O 瓶颈问题:数据加载和Checkpointing(检查点保存)。我们曾在白皮书《Alluxio助力多GPU集群突破I/O瓶颈,高效释放AI算力》中提到,AI 训练基础设施的真正挑战并不在于算力,而在于如何避免因数据加载或模型 checkpointing 过慢而导致昂贵的 GPU 资源闲置。 I/O 加速至关重要,这是因为现代 AI 训练不但涉及在多个训练周期中反复读取海量数据集,还伴随着频繁保存百 GB 以上的模型状态。当 I/O 速度无法匹配 GPU 处理能力时,GPU 将处于空闲状态,不仅浪费每小时高达数千美元的计算资源,还会严重影响关键模型开发进度。因此,MLCommons 推出了 MLPerf Storage...

用 LangGraph + MCP Server 打造 SpreadJS 智能助手:让 AI 真正懂你的表格需求

前言 差不多今年,"MCP""Agent"一直都是AI领域的热点, 尤其是manus的出现, 显得Agent好像无所不能, 极大的展现了AI的思考和执行决策的能力。 AI 不再只是单纯地回答问题,而是能够主动理解任务、规划步骤、调用工具,并最终完成目标。 但是在控件领域, 控件产品基本都有很多API, 有时候哪怕最熟练的开发者也很难清楚每个API的定义. 比如SpreadJS :它提供了超过 2000 个 API,功能非常灵活,能够覆盖各种复杂场景。但对于开发者来说,光靠人工翻阅文档或记忆这些API显然效率不高。 如果用LLM帮助生成SpreadJS API代码, 开发效率肯定会提高, 不过,目前市面上常见的LLM(ChatGPT、DeepSeek、Grok、Gemini ),在 SpreadJS 这种细分领域上能做的事情有限, 简单API调用没什么问题, 比如最基础的 setValue、getValue,但难度一上来它们很容易出现幻觉, 生成一些看起来正确实则跑不了的代码。 比如从数据库取数据并构建一个仪表盘这种要调用多个plugin而且要进行深度使用, 考虑API联合工作的结果的复...

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