优势 1：分布式缓存而非存储
Alluxio 在 MLPerf Storage v2.0 基准测试中的卓越表现，源于其在架构上的根本差异：它并非传统存储系统，而是作为分布式缓存层运行，极具创新且巧妙地部署在计算与存储之间以消除 I/O 瓶颈。该架构利用部署在 GPU 集群附近的高速 NVMe SSD，创造出传统网络附加存储（NAS）难以比拟的性能倍增效应。
Alluxio 消除 I/O 瓶颈的机制：
数据加载（读取优化）：Alluxio 通过将训练数据缓存到 GPU 集群闲置的 NVMe SSD 上，加速数据加载过程。这种方式能够实现高吞吐数据访问，在加载数据时保持 GPU 的高效利用。
Checkpointing（读写优化）：Alluxio 通过缓存机制加快 checkpoint 文件的保存与恢复，实现快速写入和低延迟读取。通过将数据缓存到本地 NVMe SSD，Alluxio 不仅支持快速写入，还能减少对远程存储的访问延迟，确保 checkpointing 高效可靠。
优势 2：性价比之王
与行业内部分厂商依赖定制化高端机型或专用存储设备才能实现高性能的方案不同，Alluxio 的核心优势不仅在于卓越的 I/O 加速能力，还在于其对硬件环境的普适性与成本友好性。
在 AI 训练基础设施成本中，硬件采购往往占据重要比例。传统方案为追求存储性能，常需搭配昂贵的专用服务器、高端存储阵列或定制化硬件配置，这不仅推高了初期投入，还增加了后期维护与扩展的复杂性。而 Alluxio 的分布式缓存架构彻底打破了这一局限 ------ 它无需依赖特定品牌或高端型号的硬件，能够在任意廉价的通用服务器（如普通云主机、标准 x86 服务器）上部署，通过对本地 NVMe SSD 等常规硬件资源的高效调度，即可搭建高性能的 AI 数据通道。
