📌 一句话摘要

本文深入阐述了焱融科技高性能全闪并行文件系统 YRCloudFile 的设计理念与实践，旨在解决大模型时代 AI 训练和推理面临的存储挑战。

📝 详细摘要

文章由焱融科技 CTO 张文涛在 QCon 大会上分享，深入探讨了在大模型时代 AI 训练和推理场景中，数据量和算力需求激增对存储系统带来的挑战。YRCloudFile 作为一个高性能全闪并行文件系统，通过简化 I/O 路径、Multi-Channel 技术、NUMA 亲和性、RDMA 单边编程等优化措施，显著提升了存储性能。针对海量小文件访问慢的问题，文章介绍了基于 Dentry Hash 的分布式元数据架构及缓存优化。同时，YRCloudFile 还提供了智能数据分层、数据加载、多租户管理、数据安全和弹性数据网络等高级运维特性，以实现性能与成本的平衡。文章详细阐述了 YRCloudFile 如何针对 AI 训练和推理场景提供端到端解决方案，包括 KVCache 优化和 DataInsight 知识库数据检索，从而提升大模型应用的效率和成本效益。

💡 主要观点

1. YRCloudFile 通过优化 I/O 路径和网络技术实现极致高性能。 采用静态数据路由、Multi-Channel 网卡聚合、NUMA 亲和性及 RDMA 单边编程等技术，显著提升单节点及集群吞吐和 IOPS，有效降低数据访问延迟。
2. 分布式元数据架构和缓存优化有效解决海量小文件访问瓶颈。 基于 Dentry Hash 的元数据分布式设计确保元数据操作的线性扩展，结合元数据缓存和 POSIX 语义弱化，大幅提升小文件场景性能，尤其适用于 AI 训练。
3. 智能数据分层与加载功能平衡性能与成本，优化数据生命周期管理。 通过冷热数据自动分层、对象存储数据按需加载及变更订阅，实现高效数据流转，降低存储成本，并支持混合云场景下的数据管理。
4. 提供多租户管理、数据安全及弹性网络等多维度高级运维特性。 实现空间、流量、访问隔离，结合日志审计、回收站及多网络平面访问一套存储的能力，确保系统在高并发场景下的稳定、安全与灵活。
5. 针对 AI 训练和推理场景提供端到端解决方案，赋能大模型应用。 在训练侧提供高带宽低延迟支持，推理侧通过 KVCache 优化提升效率，并提供 DataInsight 知识库数据检索方案，全面支持 AI 工作流。

💬 文章金句

• 在深度学习领域中，数据是基石，算力是引擎。
• 对于一个 AI 系统而言，模型的能力随着模型尺寸和训练数据的增加而显著提升，但随着数据集和模型规模不断增加，训练任务载入训练数据所消耗的时间越来越长，进而影响了训练效率，缓慢的 IO 严重拖累 GPU 的强大算力。
• 存储领域没有一种架构能够解决所有问题，只有场景适用与不适用之分。
• 我们的设计理念是先确保性能达到要求，然后再通过各种手段降低成本。
• 在智算中心的整体存储架构中，对象存储作为数据底座，而 YRCloudFile 则作为训练存储的加速层，为训练阶段提供高效支持。

📊 文章信息

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