公共GPU集群存储解决方案通常需要结合高性能计算、分布式存储和网络技术，以满足大规模数据处理和存储的需求。以下是几种常见的解决方案：
1. 分布式存储系统：
PowerScale 存储系统：戴尔科技提供的 PowerScale 存储系统支持 PB 级至几十 PB 级别的数据规模，适用于 AI 计算集群。该系统支持多种存储节点配置，包括全闪存存储节点、混合存储节点等，能够提供高性能、灵活性和大规模扩展的能力。
MinIO DataPOD：MinIO 提出了一种基于对象存储的参考架构，旨在解决 AI 工作负载中的网络瓶颈问题。其分布式内存缓存特别适合 AI 模型检查点使用，能够实现高吞吐量的数据访问。
焱融科技的 YRCloudFile：该产品在全球 IO500 性能测试中进入世界前六，支持全 NVMe 闪存介质，适用于 GPU 算力集群，满足高性能计算和 AI 大模型训练的需求。
2. 高性能文件存储方案：
移动云高性能文件存储：该方案通过统一命名空间、冷热分级、智能缓存加速等技术，实现了 PB 级文件系统的弹性扩展和高效存储。在实际应用中，显著提升了 GPU 利用率，并在自动驾驶、高性能计算等领域展现出广泛应用前景。
Hammerspace 文件和对象存储：Hammerspace 提供高性能的本地和云端文件及对象存储解决方案，支持低延迟、高吞吐量的文件存储，适用于本地和云端的 AI 项目。
3. GPU 共享与调度技术：
阿里云 cGPU：阿里云的 cGPU 技术允许在单个 GPU 上运行多个应用程序，并隔离每个应用程序的 GPU 内存和计算资源。这种技术提高了 GPU 的利用率并降低了任务平均时延。
腾讯云 qGPU：腾讯云的 qGPU 技术支持多容器间的 GPU 共享，并提供显存与算力的强隔离，适用于多种容器化环境。
4. 高性能网络与存储互连：
InfiniBand 和 RDMA 技术：这些技术通过提供高带宽、低延迟的网络连接，确保数据在 GPU 集群中的高效传输。例如，GigaIO 可组合基础设施使用 FabreX PCIe 面板技术作为传输层硬件和协议之间的互连。
Meta 的 Tectonic 分布式存储解决方案：该方案通过本地 Linux 文件系统 (FUSE) API 支持数千个 GPU 同步保存和加载检查点，同时提供灵活且高吞吐量的 EB 级存储。
公共 GPU 集群存储解决方案需要综合考虑存储容量、性能、扩展性和成本等因素，选择合适的分布式存储系统、高性能文件存储方案以及 GPU 共享与调度技术，以满足不同场景下的需求。
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