DynaRobotics三篇论文揭示了大规模具身智能训练的深层挑战：从100万小时人类第一人称视频预训练，到基础设施的“可重复性”突破。核心洞察在于——数据读取模式决定性能上限，而非单纯堆算力。通过优化容器格式、摄取管道与训练清单，实现存储节省68%、吞吐提升31倍；在多云环境下，以Alluxio构建分布式缓存层，结合预热编排与统一命名空间，使跨云训练稳定可控，单节点读速达2GB/s。关键在于：不

当重卡自动驾驶车队规模突破千台、商业运营里程迈过亿级门槛，数据基础设施的竞争力，直接决定算法迭代速度与量产落地节奏。智加科技通过 Alluxio 构建多云统一缓存架构，将数据吞吐提升 10 倍，实现云端训练性能对齐本地 NVMe，为 L4 重卡商业化试点提供坚实数据支撑。

在 Impala 的文件句柄缓存机制中，Impala 读取文件时，会首先判断是否缓存了文件句柄，如果没有就调用 Open 方法向 Master 发起请求以获取文件的元数据信息（如文件的长度，文件块的位置信息等），此后会向 Worker 发起读取请求并调用 read 方法读取数据块，此后会调用 unbuffer 方法并缓存文件句柄，最后会返回读取的数据；网易利用了 UFS 对象存储的批量删除接口，通

有了这层标准之后，提供计算的厂商和用户都可以轻松自如地做他们想要做的事情，而不用去关心具体的数据是怎么获得的，或者它是在一个什么样的服务里边怎样设置的。这一期间，我非常有幸能和很多世界级的专家、学者以及一流的同学一起共事，这个宝贵的经历使得我的专业水平以及对领域的认识都得到了相当大的提升。我作为Alluxio开源社区的co-chair，我的任务是如何把这个社区里的用户、代码修改的贡献者以及有能力去

凭借单个工作节点 7.6 GiB/s 的吞吐量、跨三个工作节点线性扩展至 20 GiB/s、P99 延迟稳定低于 2ms 的优异表现，Alluxio 让 checkpoint 写入不再成为训练步骤中的短板！

2021年度中关村国际前沿科技创新大赛以“引领前沿科技、助力数字经济”为主题，瞄准国际最新科技趋势，结合中关村重点发展产业领域以及分园特色产业，聚焦生物医药、人工智能、集成电路、大数据与云计算等12个重点领域开展，旨在通过大赛公开路演的方式，面向全球公开遴选一批拥有全球首创、世界领先的前沿技术项目和企业。大赛得到了教育部、中科院、清华大学、北京大学、中国科协、中国证券投资基金业协会等部门的大力支持

编者按：在本期的博客文章中，我们有幸采访到了Alluxio公司创始工程师并现任开源副总裁的范斌博士。范斌是Alluxio开源项目的管理委员会成员（PMC member）和源码维护者(maintianer)。加入Alluxio项目之前, 范斌就职于谷歌，从事下一代大规模分布式存储系统的研究与开发。范斌2013年获得卡内基梅隆大学(Carnegie MellonUniversity)计算机系博士学位.

杨林三-辉羲智能辉羲智能致力打造创新车载智能计算平台，提供高阶智能驾驶芯片、易用开放工具链及全栈自动驾驶解决方案，运用独创性“数据闭环定义芯片”方法学，助力车企构建低成本、大规模和自动化迭代能力，实现优质高效的自动驾驶量产交付，引领数据驱动时代的高阶智慧出行。创业公司中，如何使用Alluxio？从0-1使用 Alluxio 的过程（调研-部署-上生产）。实践经验分享。《 Alluxio 在自动驾驶

人工智能基础设施团队正面临全新的挑战：性能瓶颈早已不再局限于 GPU 算力。如今，更常见的限制因素，往往是数据和模型在存储系统中的传输速度——尤其是在以对象存储为主的云环境中。无论是加载数十亿参数的推理模型，还是运行需要处理海量中间数据的工作流，存储访问一旦变慢，GPU 算力浪费、训练时间拉长、任务性能不稳定等问题便会立刻显现。Alluxio AI 3.8 版本推出两项重大新功能，旨在消除现代 A

在2021 Alluxio Day V 中，Alluxio核心研发工程师 邱璐，为我们带来[Alluxio云上K8S部署如何加速深度学习训练]的分享邱璐 毕业于乔治华盛顿大学数据科学专业，有多年开源社区贡献经验，2018年加入Alluxio 团队，主要负责Alluxio与公有云场景的结合，分布式系统选举机制，日志管理，监控系统，机器学习场景下的数据供给研究开发。·以下为邱璐在本次大会中的演讲实录·