数据预处理耗时超过模型训练？GPU在等数据时浪费了千万成本！

当您的团队为提升1%的模型精度而绞尽脑汁时，是否曾算过一笔账：昂贵的GPU集群，有超过30%的时间只是在“安静”地等待数据？

这绝非危言耸听。在大模型时代，数据规模爆炸式增长，传统存储系统已不堪重负：

• 训练任务排队等待数据，GPU利用率长期低于40%

• 推理服务因模型加载慢、特征检索延迟高，业务响应迟缓

• 数据预处理流水线复杂耗时，严重拖慢整体迭代速度

• 问题的核心，在于数据IO已成为比算力更紧迫的瓶颈。

如何破局？ 我们特邀Alluxio资深专家，带来《打破数据瓶颈：Alluxio加速大模型全链路数据IO》专题分享，揭秘经过全球MLPerf基准测试验证的解决方案：

• 全链路加速架构：如何通过统一数据层，打通从预处理、训练到推理的完整链路

• GPU利用率提升至99%的秘诀：内存级数据缓存技术实战解析

• 权威性能验证：MLPerf Storage 2.0测试结果深度解读

• 成本优化实战：如何通过数据层优化，显著降低总体拥有成本(TCO)

如果您正在为数据瓶颈困扰，或希望最大化GPU投资回报，本次分享将为您提供从理念到实践的全方位指导。