Cloud Storage FUSE が GKE と AI ワークロード向けに最適化 | Google Cloud 公式ブログ

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Kesin どういう用途で便利なのか分かっていなかったけど、機械学習のモデルみたいな巨大なファイルで基本的にファイルシステムから読み込む想定のものを扱う場合にコード側を修正せずに対応できるので便利ということか

GCP

2023/09/19 リンク

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Cloud Storage FUSE が GKE と AI ワークロード向けに最適化 | Google Cloud 公式ブログ

※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google C... ※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud の Cloud Storage は、AI ワークロードへのトレーニングと処理に必要な大量のトレーニングデータ、モデル、チェックポイントを格納でき、クラウドストレージシステムの特徴であるスケール、パフォーマンス、シンプルさ、優れた費用対効果を備えています。ただし、AI ワークロードが実際にそのデータにアクセスする際、常に簡単にアクセスできるとは限りません。AI ワークロードのほとんどが、Cloud Storage から提供されるオブジェクトセマンティクスではなく、ファイルシステムセマンティクスを必要とするからです。 Linux の Filesystem in Userspace（FUSE）は、ファイルシステムを Linux カーネル

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bootJP2023/09/20
shodai2023/09/20
k2wanko2023/09/20
dhesusan46492023/09/20
xfile3141592023/09/20
mapk0y2023/09/20
keita17142023/09/20
toshikish2023/09/20
mstk_knife2023/09/19
takaya0302023/09/19
Kesin2023/09/19
progrhyme2023/09/19

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