Google hat neue Cloud Storage FUSE-Profile auf Google Kubernetes Engine (GKE) eingeführt, um AI/ML-Arbeitslasten zu verbessern. Diese am 20. April angekündigten Profile automatisieren die Leistungsoptimierung, reduzieren den betrieblichen Aufwand und beschleunigen den Datenzugriff für Aufgaben wie Training und Inferenz. Die Profile bieten eine dynamische, ressourcenbewusste Optimierung, einschließlich automatischer Anpassung der Cache-Größe und Medienauswahl, und ermöglichen Rapid Cache zur Steigerung der Leseleistung. Sie sind jedoch nicht mit CSI-Ephemeral-Volumes kompatibel und unterstützen kein dynamisches Mounting. Für Cloud Storage-Operationen und die Nutzung von Rapid Cache fallen zusätzliche Kosten an.
Google stellt Cloud Storage FUSE-Profile auf GKE für KI/ML-Effizienz vor
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