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。

图片随着研发规模扩大，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（内部迭代版本名为 ZBoost），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。

智驾数据闭环：
容量持续增长，数据反复消费

智能辅助驾驶的研发围绕数据闭环展开：路采车和量产车回传的数据经过筛选、标注，进入模型训练，再经过评测与发布；新问题和新数据又进入下一轮迭代。在这个过程中，数据在每个环节的就绪速度，直接影响算力是否需要等待，也影响研发效率。

从存储角度看，智驾研发是一条数据密集型链路，多模态数据持续回流，并被不同研发任务反复消费。量产车和路采车回传的数据，加上仿真产出的数据，首先进入共享的多模态数据存储，再由筛选、标注、模型训练、仿真评测和个人研发环境等下游任务使用。

智驾研发中的多模态数据流转与消费

随着数据规模和迭代频次增长，存储需要同时支撑持续扩容与高效读取，才能及时向下游任务交付数据。

原有架构中的访问
运维与扩展耦合

引入 JuiceFS 之前，我们同时使用 S3 接口和文件访问，多种入口并存，存储配置分散在业务侧，挂载客户端则由计算侧维护。

演进前的多种存储入口与分散配置

由此我们归纳出三类核心痛点：

• 挂载与调度耦合：任务启动依赖挂载客户端就绪，客户端维护延伸到计算侧，增加运维负担，并可能造成算力等待；

• 存储配置与业务耦合：Bucket、Endpoint、凭证等存储细节进入业务代码，底层资源变化需要业务配合调整；

• 容量与带宽扩展耦合：容量持续增长，热点数据反复读取，本地缓存难以跨节点复用，容量与读取带宽难以按需独立扩展。

因此，新架构需要简化业务接入和挂载维护，并支持容量与读取带宽独立扩展。

架构升级：基于 JuiceFS
构建统一数据底座

技术选型：以 S3 为核心，JuiceFS 为底座

为兼容存量业务并支撑后续扩展，我们选择 JuiceFS 作为存储底座，主要考虑以下四点：

• 多协议访问：支持 S3、POSIX 等接口，兼容不同业务的接入方式。

• 容量扩展：底层依托对象存储，承载持续增长的数据。

• 缓存加速：社区版已有本地缓存能力，可作为后续读取优化的基础。

• 开源生态：社区活跃，便于结合生产需求持续改进。

JuiceFS 社区版架构图

统一访问层：应用与存储解耦

新架构中，业务通过内部数据平台的 SDK 访问存储。SDK 提供统一的逻辑命名空间，并处理底层存储位置与访问凭证的映射。通过 SDK 接入的业务以 S3 访问为主，减少计算侧的挂载维护；存量业务仍可使用 POSIX 接口。

基于 SDK 的统一访问层与逻辑命名空间

以 S3 为核心的接入方式，也方便我们在入口进行流量隔离、监控和审计。

统一访问层将应用与存储的变化分开，减少底层资源调整对业务接入的影响。在保持上层接口稳定的同时，我们可以继续扩展容量、增加缓存和接入外部数据。

核心能力构建

我们基于 JuiceFS 社区版扩展了多存储池、分布式缓存和 UFS，整体架构如下。

多存储池、分布式缓存与 UFS 的整合架构

多存储池：容量扩展与故障隔离

我们在 JuiceFS 单卷的数据层增加路由，根据文件大小、权重等策略，将写入分配到不同存储池。后端可以是多个 S3 Bucket，也可以是文件存储。

单卷多存储池的写入路由与容量扩展

这样，JuiceFS 卷与 Bucket 形成一对多关系。当某个对象存储资源达到扩展边界时，可以增加存储池承接后续写入，已有数据不必整体搬迁。多个独立存储池也有助于缩小单一资源域故障的影响范围。

分布式缓存：跨节点复用热点数据

初期我们使用本地缓存，节点之间无法复用缓存数据。任务调度到新节点后，如果本地没有所需数据，就需要再次回源，并在该节点保留一份副本。这既增加读取时延，也降低了缓存空间的利用率。

为此，我们基于社区版开发了分布式缓存能力，多个客户端可以复用共享缓存中的热点数据，对象存储始终作为权威数据源，读取流程如下。

• 客户端通过一致性哈希选择目标缓存节点。

• 缓存节点本地盘命中时，直接返回数据。

• 未命中且允许回源时，由该节点从 S3 读取数据，返回后在缓存节点保留一份。

客户端本地缓存仍然可用，与分布式缓存形成多级缓存架构。

分布式缓存读取机制

UFS（Under File System）：外部数据接入与缓存加速

我们还基于社区版开发了 UFS 能力，将外部数据源纳入 JuiceFS 的命名空间。UFS 负责外部数据的统一访问和缓存加速，权威副本继续保留在原系统中。

例如，已有一批数据存放在 S3 中，希望使用 JuiceFS 的缓存加速，就可以将其映射到 JuiceFS 的某个路径下。原始数据无需迁移，业务通过映射后的路径访问即可。

通过 UFS 将外部数据源映射到统一命名空间

当前映射采用只读方式，支持的后端存储类型与社区版已有的后端支持保持一致。元数据可以按需加载，也可以提前预热；即使没有预先加载，访问目录时也能按需获取外部存储的目录和文件信息。

百 PB 级集群生产实践与优化

我们的线上集群已承载百 PB 级数据，带宽达到百 GB/s 量级，缓存容量达到 PB 级。围绕数据准备和任务读取，我们分别优化了缓存编排、模型配送、网络传输和数据格式。

缓存编排：随回传构建与主动预热

我们通过 SDK 统计发现，约八成数据会在回传后的八天内被使用。因此，我们在数据回传时异步构建分布式缓存，并根据访问规律规划缓存容量和 TTL，使业务读取尽量命中缓存。缓存到期或容量不足时，再进行回收。

热点窗口与 TTL 驱动的缓存生命周期

对于需要显式控制数据准备过程的任务，我们引入 Fluid 做主动编排。Dataset 描述数据集及其来源，应用可以通过对应的 Kubernetes PVC 访问数据。

在任务流程中，DataLoad 配合 JuiceFS Runtime 完成预热，数据 Ready 后业务再开始消费。Fluid Controller 协调资源与状态，管理从缓存构建、业务消费到缓存回收的过程。对于未接入 Fluid 编排的业务，我们也提供 API，由业务自行控制缓存预热和淘汰。

Fluid 缓存预热与生命周期编排

推理场景：大规模模型配送

在推理场景中，数据准备主要体现为模型配送：推理 Pod 需要完成模型加载后才能提供服务。之前，Pod 启动时直接从模型仓库加载模型，节点增加后，仓库需要承担大量重复读取。为此，我们将缓存放在模型仓库与推理节点之间。

引入缓存后，模型先预热到分布式缓存，再通过缓存网络分发到各推理节点的本地缓存。同一数据块的请求通过一致性哈希落到同一缓存节点，可以在这里进行 I/O 聚合，减少重复回源。

多个推理 Pod 加载同一模型时，可以通过共享缓存聚合读取请求，将模型仓库的回源数据量尽量控制在一份模型的数据量附近。在内部推理场景中，这套方案使部署速度较原有方式提升了十倍以上。

基于共享缓存的推理模型配送

训练场景：TCP 零拷贝优化

数据进入缓存后，任务仍需要通过网络持续读取。为了减少这一过程中的开销，我们针对客户端与缓存节点之间的数据链路进行了优化，先从适用范围较广的 TCP 网络入手。

普通读取路径需要通过 ReadAt 将数据从内核读到用户态缓冲区，再通过 conn.Write 写回内核发送。在服务端命中 cacheFile、且请求范围有效时，可以通过 io.CopyN → sendfile(2) 将文件数据直接送入 TCP Socket，省去这段用户态中转。

缓存命中后的 TCP 零拷贝发送路径

为评估优化后缓存链路的整体性能，我们进行了 1M 顺序读压测。多服务端总带宽为 1200 Gbit/s，实测随着客户端负载增加，吞吐达到约 135–138 GiB/s。吞吐在约 135 GiB/s 时，1M 请求的 P99 时延约为 2 ms；继续提高到约 138 GiB/s 时，P99 时延升至约 20–30 ms。这说明接近带宽上限时，仍需在吞吐与尾延迟之间取舍。

顺序读压测

在 MLPerf Storage UNet3D 吞吐型负载中，我们首先采用单客户端高密度拓扑，将 8 个 accelerator rank 的并发读取压力集中到单节点、单条 200 Gbit/s 数据入口，验证单客户端的数据供给上限。测试覆盖 H20、H100 和 B200 三档负载；其中 H100 和 B200 已触及 200G 网络及客户端读取链路上限，瓶颈由后端存储转移至客户端数据入口。下一阶段将把 UNet3D 训练负载扩展至多客户端，并结合 RDMA，进一步验证大规模多机多卡训练下的持续供数能力与加速卡利用率。

MLPerf UNet3D 理论带宽需求与实测结果

Lance 列存储：从数据格式层面减少 I/O

除了提高存储链路的吞吐，我们也通过调整数据格式，减少业务实际需要读取的数据量和 I/O 次数。

以标注数据为例，同一个资产可能对应多个 JSON 文件，之前会将它们打成 tar 包存储。下游处理时仍需要逐帧解析 JSON，进行重复序列化和格式转换，产生大量小 I/O。

我们将标注数据切换为 Lance，把下游常用的 JSON 字段展开为列。数据通过 Arrow Batch 在内存中传递，批量写入 Lance Table，下游按需选择列并批量读取，减少无关字段读取、逐帧 JSON 中转和重复序列化。

逐帧 JSON 与 Lance 批量数据流对比

不同流水线的收益有所差异：I/O 耗时下降约 20%–90%，IOPS 需求下降约 90%，带宽消耗下降 60% 以上，大幅降低了业务负载对存储资源的需求。

Lance 与 JuiceFS 结合预热

按列读取也为预热提供了更精确的范围。我们通过 Lance Manifest 等布局元信息定位所选列的物理字节区间，再映射到相交的 JuiceFS 数据块，只预热相关块，减少无关数据读取。

Lance 列到 JuiceFS 预热数据块的映射

相关能力已合并至 JuiceFS 社区版：按字节范围预热（PR [1]），以及独立的 Lance 数据集解析工具（PR [2]）。两者配合，可根据指定的数据集版本和列，生成文件及字节范围列表，用于按需预热。

总 结

回顾这次实践，我们以 JuiceFS 为统一数据底座，沿三条路径逐步演进：

稳定入口：通过统一访问层屏蔽底层存储差异，使存储扩容和部署调整尽量不影响业务接入。

共享热点：通过分布式缓存跨节点复用数据，减少任务迁移、扩容和多副本读取中的重复回源。

主动就绪：通过 Fluid 编排和 API 控制，让数据在业务消费前完成准备，以数据就绪状态衔接任务运行。

这三条路径共同支撑了百 PB 级集群上的数据交付，百 GB 级以上的性能需求，也降低了存储运维与业务协同成本。目前，我们仍在持续优化缓存编排、网络传输和数据格式，让数据更快就绪、减少算力等待，为智驾研发提供更稳定的存储底座。

引用链接

[1] PR : //github.com/juicedata/juicefs/pull/7398

[2] PR : //github.com/juicedata/juicefs/pull/7399