Les charges de travail IA ont des exigences de stockage diverses qui ne peuvent être satisfaites par une seule métrique. Les scénarios d'entraînement, d'inférence, de distribution de modèles, d'agents et de lacs de données exigent chacun des équilibres différents de débit, de latence, d'accès concurrent, de compatibilité POSIX, de cohérence, de coût et de complexité opérationnelle. Cet article fournit une comparaison structurée de trois systèmes de stockage importants : GPFS (le système de fichiers parallèle d'IBM), Alluxio (une couche de cache distribuée) et JuiceFS (un système de fichiers distribué compatible POSIX construit sur le stockage d'objets). Il examine comment chaque système gère les défis spécifiques des pipelines IA, tels que le chargement de données à haut débit pour l'entraînement, l'accès à faible latence pour l'inférence et le versionnage efficace des modèles. L'analyse souligne que la sélection du stockage doit être guidée par les caractéristiques spécifiques de la charge de travail plutôt que par des affirmations de performance génériques.
Une comparaison pratique de GPFS, Alluxio et JuiceFS pour les charges de travail IA, couvrant l'entraînement, l'inférence, la distribution de modèles et les lacs de données avec une analyse des compromis.