Armazenamento e Distribuição de Pesos de Modelos em Nuvem

O armazenamento local em NVMe oferece altas velocidades, mas não escala bem para múltiplos nós.

Soluções NFS centralizam os pesos do modelo com versão única e operações POSIX, mas têm pontos únicos de falha e escalabilidade limitada.

Implementações FUSE com caching inteligente permitem carregamento preguiçoso, cache local e escalabilidade horizontal sem pontos de falha.

Em termos de custo, NFS exige infraestrutura dedicada e altos custos iniciais, enquanto FUSE reduz em até 95% os custos com modelo pay-as-you-go.

Serviços cloud NFS (AWS EFS, FSx, GCP Filestore, Azure Files) e FUSE (Mountpoint-S3, GCSFuse, BlobFuse2) oferecem diferentes trade-offs de desempenho e preço.

Soluções cross-cloud como JuiceFS, Alluxio e Goofys apresentam alternativas open source ou comerciais com alta performance.

Comparativamente, FUSE atinge até 10x mais throughput agregado que NFS em eventos de scale-out de múltiplos nós.

Recomenda-se ajustar parâmetros de FUSE (tamanho de página, prefetch, concorrência, TTL de cache) para otimizar carregamento sequencial de modelos ML.

O futuro do FUSE inclui atingir performance NVMe, total compliância POSIX e inteligência para padrões de acesso ML.