作者：  （1） Sasun Hambardzumyan，Activeloop，加利福尼亚州山景城，美国；  （2） Abhinav Tuli，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （3） Levon Ghukasyan，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （4）Fariz Rahman，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （5） Hrant Topchyan，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （6）David Isayan，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （7）Mark McQuade，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （8） Mikayel Harutyunyan，Activeloop，美国加利福尼亚州山景城；  （9） Tatevik Hakobyan，Activeloop，加利福尼亚州山景城，美国；  （10） Ivo Stranic，Activeloop，加利福尼亚州山景城，美国；  （11）Davit Buniatyan，Activeloop，加利福尼亚州山景城，美国。 链接表 摘要和简介 当前的挑战 张量存储格式 深湖系统概述 机器学习用例 性能基准 讨论和局限性 相关工作 结论、致谢和参考文献 9. 结论 我们介绍了 Deep Lake，即深度学习的 Lakehouse。Deep Lake 旨在帮助深度学习工作流程像在 Modern Data Stack 上运行的分析工作流程一样无缝运行。值得注意的是，Deep Lake 的构建是为了保留数据湖的突出特点，例如时间旅行、查询和大规模快速数据提取。与传统数据湖的一个重要区别是 Deep Lake 能够以深度学习原生的列格式存储非结构化数据及其所有元数据，从而实现快速数据流。这允许即时实现数据子集、在浏览器中可视化它们或将它们提取到深度学习框架中，而不会牺牲 GPU 利用率。最后，我们通过多个基准测试表明 Deep Lake 在大型数据集上实现了深度学习的最新性能。  10. 确认 作者要感谢 Richard Socher、Travis Oliphant、Charu Rudrakshi、Artem Harutyunyan、Iason Ofeidis、Diego Kiedanski、Vishnu Nair、Fayaz Rahman、Dyllan McCreary、Benjamin Hindman、Eduard Grigoryan、Kristina Grigoryan、Ben Chislett、Joubin Houshyar、Andrii Liubimov、Assaf Pinhasi、Vishnu Nair、Eshan Arora、Shashank Agarwal、Pawel Janowski、Kristina Arezina、Gevorg Karapetyan、Vigen Sahakyan 以及包括贡献者在内的开源社区。该项目由 Activeloop 资助。我们还要感谢 CIDR 审阅者的反馈。 参考 [1] 2006.亚马逊 S3。 GitHub 2022,1（2006）。 https://aws.amazon。 com/s3  [2] 2009. 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