Building storage systems for AI-scale workloads.

吴松林，基础设施研发。

我做 AI-scale systems 背后的存储、计算和调度：分布式文件系统、Spark on K8s、向量检索、GPU infra，以及把成本和稳定性做成系统能力。

Next stop: MiniMax · LLM Distributed Storage.

Focus

• Distributed storage for LLM workloads
• Cloud-native compute and Spark on Kubernetes
• Metadata systems, CSI, object storage, FinOps
• Disk ANN search, I/O pipeline, SIMD, cache design
• Agentic tooling for infra diagnosis and migration

Signals

• MiniMax：LLM 分布式存储方向。
• Trip.com：Spark on K8s、JuiceFS/TiKV、AI storage、GPU infra、cost governance。
• Milvus：Starling disk-based vector search.
• Open source：JuiceFS / TiKV 相关性能与稳定性优化贡献。
• Education：Tongji University · M.S. Computer Science.

Stack

C++ Go Python Kubernetes Spark JuiceFS TiKV Milvus ANNS Prometheus Grafana pprof Codex

Writing

这里记录 infra notes：问题、判断、实验、复盘。

不写流水账，不写万能方法论。只写我真的拆过、跑过、踩过、重新设计过的系统问题。

Contact

GitHub 在页面底部。欢迎聊 storage、AI infra、systems performance。