Las cargas de trabajo de IA tienen diversos requisitos de almacenamiento que no pueden satisfacerse con una sola métrica. Los escenarios de entrenamiento, inferencia, distribución de modelos, agentes y lagos de datos exigen diferentes equilibrios de rendimiento, latencia, acceso concurrente, compatibilidad POSIX, consistencia, costo y complejidad operativa. Este artículo proporciona una comparación estructurada de tres sistemas de almacenamiento destacados: GPFS (el sistema de archivos paralelo de IBM), Alluxio (una capa de caché distribuida) y JuiceFS (un sistema de archivos distribuido compatible con POSIX construido sobre almacenamiento de objetos). Examina cómo cada sistema maneja los desafíos específicos de los pipelines de IA, como la carga de datos de alto rendimiento para el entrenamiento, el acceso de baja latencia para la inferencia y el versionado eficiente de modelos. El análisis enfatiza que la selección del almacenamiento debe estar impulsada por las características específicas de la carga de trabajo en lugar de afirmaciones genéricas de rendimiento.
Una comparación práctica de GPFS, Alluxio y JuiceFS para cargas de trabajo de IA, que cubre entrenamiento, inferencia, distribución de modelos y lagos de datos con análisis de compensaciones.