KI-Workloads haben unterschiedliche Speicheranforderungen, die nicht mit einer einzigen Metrik erfüllt werden können. Trainings-, Inferenz-, Modellverteilungs-, Agenten- und Data-Lake-Szenarien erfordern jeweils unterschiedliche Gleichgewichte von Durchsatz, Latenz, gleichzeitigem Zugriff, POSIX-Kompatibilität, Konsistenz, Kosten und Betriebskomplexität. Dieser Artikel bietet einen strukturierten Vergleich von drei prominenten Speichersystemen: GPFS (IBMs paralleles Dateisystem), Alluxio (eine verteilte Cache-Schicht) und JuiceFS (ein POSIX-kompatibles verteiltes Dateisystem, das auf Objektspeicher aufbaut). Er untersucht, wie jedes System die spezifischen Herausforderungen von KI-Pipelines bewältigt, wie z. B. das Laden von Daten mit hohem Durchsatz für das Training, den Zugriff mit geringer Latenz für die Inferenz und die effiziente Modellversionierung. Die Analyse betont, dass die Speicherauswahl von den spezifischen Workload-Eigenschaften und nicht von generischen Leistungsbehauptungen bestimmt werden sollte.
Ein praktischer Vergleich von GPFS, Alluxio und JuiceFS für KI-Workloads, der Training, Inferenz, Modellverteilung und Data Lakes mit einer Trade-off-Analyse abdeckt.