卓驭：基于 JuiceFS 百 PB 级智驾数据存储架构演进

《卓驭：基于 JuiceFS 百 PB 级智驾数据存储架构演进》是近期博客园技术区的好帖，信息密度大。下面分段讲清它的核心内容，看到结尾你就知道该怎么做了。

卓驭起步于 2016 年，致力于成为国际一流的移动物理 AI 公司。依托独有的原生多模态基础模型和生成式 AI 技术，打造可高效适配多场景的统一移动智能技术底座，不仅为车企提供开放、可定制、量产导向的智能辅助驾驶（涵盖 L2 及以上）解决方案，更致力于为不同场景下的自主移动机器人提供底层技术，实现从地面到近地空间的全域智能移动生态赋能。 随着研发规模扩大，训练和推理算力逐步走向多数据中心、混合云，数据规模和访问需求也持续增长。计算资源可以按需调度，但任务启动仍可能受挂载状态、数据回源和模型加载影响。

卓驭起步于 2016 年，致力于成为国际一流的移动物理 AI 公司。依托独有的原生多模态基础模型和生成式 AI 技术，打造可高效适配多场景的统一移动智能技术底座，不仅为车企提供开放、可定制、量产导向的智能辅助驾驶（涵盖 L2 及以上）解决方案，更致力于为不同场景下的自主移动机器人提供底层技术，实现从地面到近地空间的全域智能移动生态赋能。 随着研发规模扩大，训练和推理算力逐步走向多数据中心、混合云，数据规模和访问需求也持续增长。计算资源可以按需调度，但任务启动仍可能受挂载状态、数据回源和模型加载影响。 如何让数据及时就绪、减少算力等待，成为存储架构演进的重要目标。

卓驭起步于 2016 年，致力于成为国际一流的移动物理 AI 公司。依托独有的原生多模态基础模型和生成式 AI 技术，打造可高效适配多场景的统一移动智能技术底座，不仅为车企提供开放、可定制、量产导向的智能辅助驾驶（涵盖 L2 及以上）解决方案，更致力于为不同场景下的自主移动机器人提供底层技术，实现从地面到近地空间的全域智能移动生态赋能。 随着研发规模扩大，训练和推理算力逐步走向多数据中心、混合云，数据规模和访问需求也持续增长。计算资源可以按需调度，但任务启动仍可能受挂载状态、数据回源和模型加载影响。 如何让数据及时就绪、减少算力等待，成为存储架构演进的重要目标。 卓驭基于 JuiceFS 构建统一数据底座，通过统一访问、多存储池和共享缓存，支撑数据接入、容量扩展与热点复用，再结合主动预热和读取优化，加快数据交付。

卓驭起步于 2016 年，致力于成为国际一流的移动物理 AI 公司。依托独有的原生多模态基础模型和生成式 AI 技术，打造可高效适配多场景的统一移动智能技术底座，不仅为车企提供开放、可定制、量产导向的智能辅助驾驶（涵盖 L2 及以上）解决方案，更致力于为不同场景下的自主移动机器人提供底层技术，实现从地面到近地空间的全域智能移动生态赋能。 随着研发规模扩大，训练和推理算力逐步走向多数据中心、混合云，数据规模和访问需求也持续增长。计算资源可以按需调度，但任务启动仍可能受挂载状态、数据回源和模型加载影响。 如何让数据及时就绪、减少算力等待，成为存储架构演进的重要目标。 卓驭基于 JuiceFS 构建统一数据底座，通过统一访问、多存储池和共享缓存，支撑数据接入、容量扩展与热点复用，再结合主动预热和读取优化，加快数据交付。目前，线上集群已承载百 PB 级数据，在线读取能力达到百 GB/s 量级。

卓驭起步于 2016 年，致力于成为国际一流的移动物理 AI 公司。依托独有的原生多模态基础模型和生成式 AI 技术，打造可高效适配多场景的统一移动智能技术底座，不仅为车企提供开放、可定制、量产导向的智能辅助驾驶（涵盖 L2 及以上）解决方案，更致力于为不同场景下的自主移动机器人提供底层技术，实现从地面到近地空间的全域智能移动生态赋能。 随着研发规模扩大，训练和推理算力逐步走向多数据中心、混合云，数据规模和访问需求也持续增长。计算资源可以按需调度，但任务启动仍可能受挂载状态、数据回源和模型加载影响。 如何让数据及时就绪、减少算力等待，成为存储架构演进的重要目标。 卓驭基于 JuiceFS 构建统一数据底座，通过统一访问、多存储池和共享缓存，支撑数据接入、容量扩展与热点复用，再结合主动预热和读取优化，加快数据交付。目前，线上集群已承载百 PB 级数据，在线读取能力达到百 GB/s 量级。本文将围绕架构演进与生产实践展开。

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