会议详情
AI 在金融领域的应用正变得越来越深入。将 AI 算法应用于量化投研后,数据挖掘、处理效率大幅提升,量化投资策略变得更加丰富。
在使用 AI 进行量化交易策略开发时 ,会产生大量离线任务,任务量波动巨大,短时间内可从 0 上升到上万任务量,本地存储无法灵活地弹性伸缩,量化机构开始考虑上云。
- AI+量化投研场景给底层存储带来哪些挑战?
- 量化机构为什么会选择公有云?
- 云上有哪些低成本高吞吐的存储方案?
- JuiceFS 在传统高性能计算平台和 Kubernetes 上如何应用?
本次活动,我们邀请到量化投资领域新秀 Metabit Trading 分享他们的创新实践,Juicedata 团队也将继续带来我们的行业观察。
时间
2022 年 9 月 25 日(本周日)下午 14:00-16:00
活动议题
Topic 1:如何为AI+ 量化研究场景构建存储平台
分享人:李健弘, Metabit Trading- Engineering manager of Research infra,专注于在量化研究领域搭建机器学习平台和高性能计算平台。在加入 Metabit Trading 之前,曾在 Facebook 担任高级工程师。
演讲概要:
- AI + 量化研究场景有哪些特点?为什么选择使用公有云 ?
- 常见应用场景对存储有哪些新要求?
- 小文件的读写支持;
- 热数据的高性能读写;
- 冷数据的低成本存储;
- QoS、权限隔离、subdir mounting;
- 训练 pipeline 的数据加速
- POSIX Filesystem 选型和对比:云厂商服务(CPFS\FSx, NAS\EFS) & JuiceFS
- JuiceFS 在各场景中的应用与价值
- JuiceFS 调优
Topic 2:基于 Kubernetes 搭建的 AI 平台如何选择存储方案
分享人:苏锐,Juicedata 合伙人,作为 1 号成员参与创建 JuiceFS,一直深度参与在开源社区中支持开发者使用 JuiceFS。
演讲概要:
- AI 场景中,数据存储需的关键能力有哪些?
- 为什么用 K8s 搭建 AI 平台?
- 选型比较(公有云NAS\ GPFS\ Gluster\Ceph\ Minio\ Lustre\ Alluxio)
- JuiceFS 在 AI 场景中的关键能力
现场问答 & 互动
欢迎大家 9 月 25 日下午 14:00 准时参与 JuiceFS Meetup ,我们不见不散!
欢迎加入交流群:
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