Auf den Punkt: Rapid Bucket reduziert die Datenlade-Latenz beim PyTorch-Training durch direkte Anbindung an Googles Colossus-Speicher via gRPC statt REST.
Google Cloud führt Rapid Bucket ein, das Googles Colossus-Speicherarchitektur direkt mit PyTorch verbindet und Datenbottlenecks beim Training großer Modelle abbaut. Die Lösung nutzt gRPC für höheren Durchsatz und niedrigere Latenzen als Standard-REST-Schnittstellen.
Google führt Rapid Bucket ein, eine Speicherlösung, die die Colossus-Speicherarchitektur mit PyTorch verbindet. Die Integration erfolgt über die fsspec-Schnittstelle (Filesystem Spec), einen branchenüblichen Standard, den Martin Durant von Anaconda Inc. betreut. Dadurch erhalten Forscher und Entwickler direkten Zugriff auf High-Performance-Speicher für Trainingsworkloads.
Das grundlegende Problem beim Training großer Modelle ist die Auslastung von Grafikprozessoren (GPUs). Bei wachsender Modellgröße werden Datenladezeiten und Checkpointing häufig zum Engpass. Trainingsaufgaben erfordern das Abrufen und Verarbeiten von Terabytes oder Petabytes an Daten aus Remote-Speichersystemen. Standard-REST-basierte Speicherzugriffe liefern nicht den erforderlichen Durchsatz und die Ultra-Low-Latenz, die modernes verteiltes Training braucht – GPUs bleiben untergenutzet.
Rapid Bucket nutzt bidirektionales gRPC statt REST-Verbindungen. Dadurch erreicht die Lösung höheren Datendurchsatz und niedrigere Latenzen. Die Buckets sind in dedizierten Zonen verfügbar, was zusätzliche Leistungsoptimierungen ermöglicht.
Quelle: ainews-dev.lumi-systems.io · Erschienen 17. Mai 2026
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