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要连续地从多个来源组装和摄取如此广泛的数据，可以艰苦地进行手动过程，或依靠自动数据管理。数据管理Shepherds数据传递到存储和通过管道时，确保数据从一端到另一端的一致流动，并最大程度地减少了iDLE GPU的昂贵风险。存储速度在这里很重要，但是这并不是一切。存储利用率将确定数据如何有效地进入管道。530b参数llm仅需要.95Mbps的训练性能。到检查点相同的模型需要103GB/s的写作性能。缓慢的检查点在闲置时，在仅2个小时内就会生成7,420GB。连续运行，此过程生成了将近90t的新检查点数据，这些数据可能永远不会使用。这意味着更多的存储支出，更多的时间
生成AI -Kalray的数据管理注意事项
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