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应用场景 近年来，AI快速发展并应用到很多领域中，AI新产品掀起一波又一波热潮，AI应用场景越来越多，有自动驾驶、大模型、AIGC、科学AI等不同行业。AI人工智能的实现需要大量的基础设施资源，包括高性能算力，高速存储和网络带宽等基础设施，即“大算力、大存力、大运力”的AI基础大设施底座，让算力发展不要偏斜。
安装fio 以Linux CentOS系统为例说明： 在官网下载fio。 yum install fio 安装libaio引擎。 yum install libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 文件系统性能数据 SFS Turbo文件系统的性能主要
跨配额目录红线所示，会穿过黑色虚线。 配额目录： D1，D2_0。 目录深度：根目录/往下到当前目录的层数，例如，目录/D1/D2_0/D3_1深度为4。 配额目录深度：当前目录不断往上找，穿过黑色矩形虚线的层数。例如，目录/D1/D2_0/D3_1配额目录深度为2。 红线与绿线：mv或者link操作，绿色表示允许操作，红色表示不允许操作。
安装fio 以Linux CentOS系统为例说明： 在官网下载fio。 yum install fio 安装libaio引擎。 yum install libaio-devel 查看fio版本。 fio --version 通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性云服务器E
allows to avoid `Too many authentication failures for *username*` errors when the ssh-agent contains many keys. Enter a boolean value (true or
AITurbo AI场景加速 加速保存与加载checkpoint 父主题： SFS Turbo文件系统
端存储带宽的需求，加速大规模训练集群checkpoint快速恢复。 图2 加载checkpoint流程 安装AITurbo SDK 安装AITurbo SDK依赖包。 AITurbo SDK依赖rpyc，setproctitle，PyYAML，pathlib2等三方库，安装方式如下：
加速保存与加载checkpoint 加速原理与安装AITurbo SDK 适配pytorch 父主题： AITurbo AI场景加速
get_gpt_layer_with_transformer_engine_spec, ) #增加如下一行 from aiturbo.checkpoint.aiturbo_megatron_training_adaptor import megatron_checkpoint_adaptor stimer
面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践 方案概述 资源和成本规划 操作流程 实施步骤 常见问题
议单层目录下不要放置超过50万的文件或子目录，否则可能由于NFS协议需要向服务端发送大量遍历请求而产生排队，导致请求耗时非常长。 目录最大深度（单位：层） 100 100 100 最大路径长度（单位：Byte） 1024 4096 4096 最大软链接长度（单位：Byte） 1024
操作流程 本文档介绍面向AI场景如何使用OBS+SFS Turbo的存储加速，流程如图1所示。 图1 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速方案步骤 表1 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速流程说明 序号 步骤 说明 1 规划组网和资源 此步骤请提交工单联系技术支持人员进行支撑配置。
实施步骤 创建资源 基本配置 训练 例行维护 父主题： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践
训练 上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中 创建训练任务 父主题： 实施步骤
可以只使用SFS Turbo HPC型文件系统支撑AI训练吗？ 当数据规模较小，不存在冷热数据分级降本诉求，又希望能方便快捷的构建AI训练系统时，可以选择只使用SFS Turbo高性能文件存储支撑AI训练。 可以基于OBS对象存储支撑AI自动驾驶、大模型训练吗？ OBS为容量型存储，
基本配置 配置ModelArts和SFS Turbo间网络直通 配置SFS Turbo和OBS联动 配置SFS Turbo数据自动导出到OBS桶 配置SFS Turbo数据淘汰策略 父主题： 实施步骤
Turbo：文件系统类型为“HPC型”，存储类型请根据存储容量和性能需求选择，AI场景建议选择250MB/s/TiB及以上的存储类型。 ModelArts：AI开发平台，采用多机多卡分布式训练。 VPC：虚拟私有云和子网。 算法及数据：准备AI训练需要的算法及数据集，如Swin-Transformer算法，及ImageNet21K数据集。
创建资源 本最佳实践方案需要使用到VPC、SFS Turbo HPC型文件系统、OBS桶、ModelArts资源池资源。 为了提供最佳加速性能，建议SFS Turbo HPC文件系统和ModelArts资源池就近选择在同一个Region的同一个可用区（AZ）。 创建VPC 虚拟私
您可以在CES云监控服务上监控和SFS Turbo文件系统的性能使用情况。当AI算力集群规模变大，大模型参数量变大，导致Checkpoint读加载时间变长时，或训练数据集加载由于存储读写带宽不足导致拖慢AI训练时，您可以对SFS Turbo进行性能扩容，以缩短数据加载时长。详情可参见SFS
创建训练任务 基于SFS Turbo共享文件存储创建ModelArts训练任务。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中选择“训练管理 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 单击右上角的“创建训练作业”，进入“创建训练作业”页面，在该页面填写训练作业相关参数信息。
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