AIワークロードには多様なストレージ要件があり、単一の指標では満たせません。トレーニング、推論、モデル配布、エージェント、データレイクの各シナリオでは、スループット、レイテンシ、同時アクセス、POSIX互換性、一貫性、コスト、運用の複雑さの異なるバランスが求められます。この記事では、3つの主要なストレージシステム（GPFS（IBMの並列ファイルシステム）、Alluxio（分散キャッシュ層）、JuiceFS（オブジェクトストレージ上に構築されたPOSIX互換の分散ファイルシステム））の構造化された比較を提供します。各システムがAIパイプラインの特定の課題（トレーニングのための高スループットデータロード、推論のための低レイテンシアクセス、効率的なモデルバージョニングなど）にどのように対処するかを検証します。分析は、ストレージの選択は一般的なパフォーマンスの主張ではなく、特定のワークロード特性に基づいて行うべきであることを強調しています。
AIワークロード向けのGPFS、Alluxio、JuiceFSの実践的な比較。トレーニング、推論、モデル配布、データレイクをカバーし、トレードオフを分析。