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HeyGen 用 JuiceFS 支撑全球 10+ GPU 集群

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AI 综述

HeyGen 分享了基于 JuiceFS 企业版的多集群存储实践:用统一命名空间和多级缓存,让全球 10 多个 GPU 集群共享约 6 PB 数据、约 10 亿个 inode 和 1,000–2,000 个客户端节点,该架构已在生产环境运行一年以上。 据其介绍,这套方案通过统一文件命名空间和多级缓存预热,优化推理业务中模型与依赖的分发和加载;训练侧则借助 RDMA 高带宽传输和数据集批次预加载,减少 GPU 等待数据的时间。 相关 RDMA 能力适用于 JuiceFS Enterprise Edition 5.3 及以上版本,客户端和缓存节点两端都需配置 rdma-network;HeyGen 称具体效果会随工作负载和运行环境变化。

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10月28日
  1. 博客园
    HeyGen 如何用 JuiceFS 让全球 10+ GPU 集群训练不再等待数据

    HeyGen 基于 JuiceFS 企业版构建统一命名空间与多级缓存,支撑全球 10 多个 GPU 集群共享约 6 PB 数据、约 10 亿个 inode 和 1,000–2,000 个客户端节点,该架构已在生产环境运行一年以上。

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