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摘要
摘要
在云服务中，存储和计算分离的架构使得通用应用易于部署，因此被工业界
广泛采用。然而，随着GPU、TPU等加速器的发展，从存储服务中读取数据的
速度与使用计算资源训练模型的速度之间存在差距，导致深度学习场景中IO阻
塞频繁出现。昂贵的计算资源实际利用率严重不足。针对上述场景下的深度学习
负载，为了缓解IO阻塞，存在权衡分配计算集群本地缓存和存储服务带宽的问
题。同时，由于计算资源可收缩并且受到IO阻塞的影响，还存在计算资源的
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