Google Cloud Managed Lustre

「我們能否確實協助公司辨識並封鎖深偽音訊、影片和圖片，取決於模型品質。在使用動態資料集成功訓練模型方面，Managed Lustre 至關重要。這個系統可以完整發揮 GPU 的效能，速度比我們評估的其他儲存空間解決方案快 6 倍。」

點此觀看他們的成功案例。

^{- Resemble AI 執行長 Zohaib Ahmed}

「相較於其他 Google Cloud 解決方案，Managed Lustre 可將 AFEELA Intelligent Drive 的 AI 模型訓練規模擴大 3 倍。」

^{- Sony Honda Mobility Inc. 的 AI 與資料分析平台部門資深經理 Motoi Kataoka}

「Salesforce AI Research 將 Managed Lustre 與 VTC (Vertex 訓練叢集) 整合，消除了常見的初始使用瓶頸，讓我們能立即開始執行推論工作負載。這個儲存空間的處理量高、延遲時間短，可以完整發揮 B200 GPU 的效能，大幅提高大型語言模型的推論效能，更勝 H200。對我們的客戶來說，這代表 AI 代理的回應速度更快、內容更豐富，能以遠低於以往的延遲時間處理複雜的推論作業。」

^{- Salesforce 資深軟體工程師 Lavanya Karanam}

「改用 Google Cloud 後，我的研究速度大幅提升。我負責使用龐大的資料集訓練大規模類神經網路，包括由叢集團隊上傳、開放我直接透過叢集存取的完整 Common Corpus。如果沒有任何基礎架構的實際存取權，我根本無法取得完整的資料集。有了 Managed Lustre，以前經常出現瓶頸的擷取作業現在只要幾秒就能完成，GPU 也穩定使用中，等待佇列的時間大幅減少。現在每次進行實驗時，我都能更快取得洞察結果。」

^{- 維吉尼亞州 Old Dominion University 建模、分析與模擬中心 (VMASC) 研究助理教授 Christopher J. Lynch 博士}

「Managed Lustre 至少減少了 50% 的中斷情況，讓我們在執行數學推論模型訓練實驗時，能進行的實驗次數增加一倍。我們將這項服務整合為區域快取，用於儲存「熱」查核點，讓啟動和查核點持續性作業更快速、可靠且便利。在我們的工作流程中，訓練工作會寫入查核點，後續的推論或新訓練工作會在離線系統中使用這些查核點，資料檢索速度因此提升 15 倍，啟動時間則縮短 50% 以上。Lustre 是一個現成、可靠的掛接檔案系統，效能優異。有了這項服務，我們的研究團隊就能更獨立地實驗新的訓練技術，輕鬆實現兩倍的疊代週期，同時維持卓越的效能，不必再從其他儲存選項擷取相同資料。」

^{- Harmonic 基礎架構部門主管 Riley Patterson}