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从 MLPerf Storage v2.0 看 AI 训练中的存储性能与扩展能力

8 月 5 日,全球权威 AI 工程联盟 MLCommons 发布了最新的 MLPerf® Storage v2.0 基准测试结果。本次评测吸引了众多厂商参与,包括 Cloud、Shared File、Fabric-Attached Block、Direct-Attached Block 这几大类存储厂商。 由于各厂商在硬件配置、节点规模和应用场景上的差异,直接进行横向比较存在局限性。因此,本文将聚焦于共享文件系统这一类别,分析其在相同测试标准下的表现。 JuiceFS 是支持云上以及机房部署的高性能分布式文件系统。在多个 AI 训练负载下,JuiceFS 均取得了优异的成绩,尤其在带宽利用率、可扩展性等方面均处于领先水平。接下来,本文将结合具体测试结果展开分析,并进一步介绍支撑这些表现的关键特性。 01 MLPerf Storage v2.0 及其测试负载 MLPerf 是 MLCommons 推出的通用 AI 基准评测套件,其中的 MLPerf Storage 通过多客户端模拟真实 AI 负载访问存储系统,能够复现大规模分布式训练集群场景存储负载,从而全面评估存储系统在 AI 训练...

从 “盲调” 到 “精准优化”:SQL Server 表统计信息实战指南

本文核心要旨在于:SQL Server 表统计信息作为元数据对象,宛如数据分布的 "指南针",精准存储着数据分布信息,为查询优化器提供关键依据,助力其生成高效的查询执行计划。在维护方面,统计信息更新有手动与自动两种模式可供选择。手动更新可通过特定指令精准把控,自动更新则借助数据库引擎的智能机制自动完成,而更新频率需综合考量数据波动性等多方面因素。 在采样策略上,不同规模的表有其适配方案。小表数据量有限,采用 FULLSCAN 能全面且精准地收集信息;中表以 50% 的采样率,在效率与准确性间寻得平衡;大表至少 25% 的采样率,可在庞大的数据量中高效获取关键特征。 统计信息管理也有诸多最佳实践,如启用自动更新以保证信息实时性,将统计信息维护与索引维护同步进行,提升整体性能。 数据库统计信息是 SQL Server 达成最优查询性能的根基。深入理解其工作机制,正确开展维护工作并精准把握更新时机,能大幅提升数据库性能。定期维护统计信息应成为数据库管理员(DBA)日常工作的重要组成,合理的管理能让优化器获取精准数据,生成高效执行计划,实现查询响应加速与资源利用优化。 从 "盲调" 到 "精准...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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