研究人员开发了Atompack，这是一种专为原子机器学习训练数据集设计的新型存储格式和分发层。该格式针对读密集型工作负载进行了优化，在这种工作负载中，训练管道以随机顺序重复访问完整的分子记录。Atompack展示了显著的性能提升，在随机读取方面比ASE LMDB等现有解决方案快96倍，并且生成的工件体积小79%。 AI
影响 优化机器学习训练的数据访问，可能加快模型开发速度并降低大型数据集的存储成本。
排序理由 该集群描述了一种新的机器学习训练数据集存储格式和分发层，该格式和分发层在研究论文中提出。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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