为什么选择 JuiceFS ？
百亿文件规模
随着大语言模型（LLM）及其他基础模型的参数规模的增大，训练数据集也显著增长。JuiceFS 能在单一卷中管理高达数百亿个文件，这一能力已在多家企业的生产环境中得到验证，非常适用于处理大规模 AI 数据集。
高聚合吞吐
通过灵活的缓存配置，JuiceFS 能够提供无限的聚合吞吐能力。借助多级缓存、淘汰优先级和容量权重等配置策略，充分利用现有硬件资源，避免额外的专属硬件开销。
高效的大文件写入
大模型训练中，checkpoint 的保存涉及大量大文件写入，JuiceFS 采用了分块存储设计，并通过增加并发访问对象存储，写缓存功能，增强大文件顺序写入的吞吐能力，有效减少了 GPU 等待时间。
云原生设计
JuiceFS 专为云环境设计，可以在全球公有云上部署，并无缝集成到现有云基础设施中，适应不同的云平台和区域要求。
跨云文件系统
在跨多区域使用 GPU 资源时，JuiceFS 的镜像文件系统功能，能保证数据在全球范围内的就近访问和一致性。有效减轻了跨区域访问的成本负担，并优化了数据调度与分发。
高性价比
JuiceFS 独特的架构设计将性能与容量分离：利用云端高可用、弹性、可靠且经济的对象存储来提供大容量；在计算节点附近使用 NVMe SSD 作为缓存，以确保高性能的访问速度。
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MiniMax：基于 JuiceFS 构建高性能、低成本的大模型 AI 平台
MiniMax 是领先的通用人工智能科技公司。为了兼顾灵活性和成本效率，MiniMax选择了混合云策略，在 IDC 和云上都有 GPU 算力，JuiceFS 可以为其提供统一的数据访问体验。MiniMax 选择 JuiceFS 企业版作为其 AI 平台的存储解决方案，以支持各类模型在数据清洗、模型训练和模型推理等场景中的高性能数据访问需求。【详情】
知乎：多云架构下基于 JuiceFS 大模型训练，提升写入 checkpoint 存储稳定性
知乎是中文互联网领先的问答社区，月活用户超1亿。在进行大模型训练时，知乎在多云环境下分散 GPU 资源，迫切需要一个跨云的文件系统以减少数据重复拷贝。同时，其集群运行的多种作业，如 SFT、Alignment 和 Pretrain Job，产生超过 100GB 的 Checkpoint 数据，在进行写操作时会造成严重的系统延迟。综合这些挑战，知乎采用了JuiceFS 企业版，在多云架构下为知乎的大模型训练提供稳定存储。【详情】
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