Найкращі практики масштабованості сховища штучного інтелекту
Масштабованість штучного інтелекту (ШІ) сховища — це, перш за все, робота з величезними вимогами до даних, що виникають при сучасних робочих навантаженнях, таких як навчання великих мовних моделей або виконання штучного інтелекту в режимі реального часу. Завдання? Забезпечити зростання ємності та швидкості систем зберігання даних без створення вузьких місць, які уповільнюють роботу графічних процесорів або збільшують витрати. Ось що вам потрібно знати:
- Високопродуктивне сховище забезпечує продуктивність графічних процесорів, надаючи дані з високою швидкістю, уникаючи простою.
- Сховище GPUDirect усуває вузькі місця процесора, забезпечуючи швидшу передачу даних безпосередньо на графічні процесори.
- Багаторівневі архітектури сховищ ефективно керуйте даними, зберігаючи часто використовувані дані на швидких носіях (наприклад, SSD NVMe) та переміщуючи менш використовувані дані до економічно ефективних рішень (таких як хмарне сховище або стрічка).
- Хмарні, локальні та гібридні моделі зберігання даних кожен пропонує компроміси щодо масштабованості, контролю та вартості.
- Стиснення, дедуплікація та інтелектуальне індексування зменшити витрати на зберігання та покращити час пошуку даних.
- Моніторинг та планування потужностей запобігати вузьким місцям та забезпечувати зростання систем зберігання даних разом із потребами штучного інтелекту.
Чому багаторівневе сховище – це секрет масштабованого штучного інтелекту
Високопродуктивне сховище для кращої продуктивності
Коли моделі штучного інтелекту потребують масової та швидкої передачі даних, традиційні системи зберігання даних часто не справляються з цим. Однак високопродуктивні системи зберігання даних можуть передавати дані зі швидкістю, що вимірюється в гігабайтах за секунду. Це гарантує, що дорогі кластери графічних процесорів залишатимуться повністю завантаженими, а не простоюватимуть в очікуванні даних. Наприклад, у проектах комп'ютерного зору стабільна подача даних є важливою для уникнення затримок у навчанні. Такий рівень продуктивності закладає основу для передових методів зберігання даних, які обговорюватимуться нижче.
Використання сховища GPUDirect
GPUDirect Storage змінює спосіб, у який дані потрапляють до процесорів штучного інтелекту. Замість традиційного шляху – зберігання даних у процесорі, потім у системній пам'яті та, нарешті, у графічному процесорі – створюється прямий зв'язок між пристроями зберігання даних та графічними процесорами. Завдяки виключенню цих проміжних кроків значно зменшується затримка передачі даних та збільшується пропускна здатність.
У реальних сценаріях вплив очевидний. Роздрібна компанія, яка використовує GPUDirect Storage для свого механізму рекомендацій, скоротила час навчання з днів до кількох годин, усунувши вузьке місце процесора. Цей прямий шлях передачі даних дозволяє контролерам сховища взаємодіяти з пам'яттю графічного процесора через високошвидкісні з'єднання, що робить його особливо корисним для масштабних завдань глибокого навчання. Наприклад, компанії, що надають фінансові послуги, використовують цей підхід для обробки ринкових даних у режимі реального часу, що дозволяє швидше приймати рішення на основі штучного інтелекту без затримок, які можуть поставити під загрозу критично важливі програми.
Методи багатошарового кешування
Однієї лише високої пропускної здатності недостатньо – інтелектуальний доступ до даних не менш важливий. Багаторівневе кешування створює ієрархію швидкостей зберігання, гарантуючи, що найважливіші дані залишаються поруч з обчислювальними ресурсами. Ця схема використовує шари оперативної пам’яті, NVMe-накопичувачів та SSD-накопичувачів для оптимізації часу доступу, а часто використовувані дані зберігаються на швидших рівнях.
Ось як це працює: "гарячі" дані (дані, до яких часто звертаються) автоматично переносяться на швидші рівні сховища, тоді як "холодні" дані (до яких використовується рідше) переносяться на економічно ефективні варіанти. Наприклад, команда фінансових послуг, яка використовує цю стратегію для ринкових даних у режимі реального часу, не лише пришвидшила свої моделі прийняття рішень на основі штучного інтелекту, але й зменшила витрати на преміум-сховище. Оперативна пам’ять забезпечує миттєвий доступ до найважливіших наборів даних, накопичувачі NVMe обробляють нещодавно використані дані зі швидкістю, близькою до швидкості оперативної пам’яті, а твердотільні накопичувачі зберігають інформацію, до якої регулярно звертаються, але менш оперативну.
Алгоритми штучного інтелекту ще більше вдосконалюють цю систему, прогнозуючи, які дані знадобляться далі, попередньо завантажуючи їх на швидші рівні, перш ніж програми їх запитуватимуть. Таке прогнозне кешування забезпечує безперебійну роботу навіть непередбачуваних робочих навантажень.
Показники ефективності та результати
Тести показують, що високопродуктивне сховище може впоратися з вимогами штучного інтелекту в масштабі. Результати показують пропускну здатність понад 10 ТБ/с, затримку менше мілісекунди та високу кількість операцій вводу/виводу за секунду (IOPS). Ці показники призводять до швидшого навчання моделі та отримання швидшого аналізу.
Один переконливий приклад наведено дослідницькою групою зі штучного інтелекту, яка працює зі супутниковими знімками. Завдяки впровадженню високопродуктивного сховища вони значно скоротили час від отримання даних до отримання практичних висновків, що дозволило швидше виконувати ітерації та вдосконалювати свої моделі.
Керований Lustre від Google Cloud — ще один видатний продукт, що забезпечує затримку менше мілісекунди та величезну потужність IOPS. Він ідеально підходить для вимогливих завдань навчання та логічного висновку штучного інтелекту. Оцінюючи рішення для зберігання даних, організації повинні зосередитися на ключових показниках, таких як пропускна здатність (ГБ/с), IOPS та затримка (мс), і забезпечити їх відповідність конкретним робочим навантаженням штучного інтелекту, а не покладатися виключно на теоретичні характеристики.
Для тих, хто шукає надійну інфраструктуру для задоволення цих потреб, Serionion‘Сервери зі штучним інтелектом та високопродуктивні хостингові рішення пропонують надійну основу. Завдяки глобальна мережа центрів обробки даних, вони забезпечують доступ з низькою затримкою та надійність, необхідні для високопродуктивного сховища в застосунках штучного інтелекту.
Налаштування багаторівневої архітектури сховища
Багаторівнева архітектура сховища оптимізує управління даними штучного інтелекту, розподіляючи дані по рівнях сховища залежно від частоти доступу до них та потреб у продуктивності. Дані з високим пріоритетом зберігаються на швидших і дорожчих носіях, тоді як менш критична інформація зберігається на економічно ефективніших варіантах. Результат? Система, яка поєднує продуктивність та економічну ефективність.
Ця схема працює шляхом автоматичного сортування даних за рівнями та поєднання кожного рівня з правильною технологією зберігання. Це особливо корисно для робочих навантажень штучного інтелекту, які часто обробляють величезні набори даних з різними шаблонами доступу. Ось як багаторівневе сховище закладає основу для розумнішого управління даними штучного інтелекту.
Гарячі, теплі та холодні типи даних
Гарячі дані стосується інформації, до якої найчастіше звертаються в конвеєрі штучного інтелекту. Уявіть собі активні навчальні набори даних, дані логічного висновку в реальному часі або контрольні точки поточної моделі. Ці дані потребують блискавично швидкого доступу, що робить NVMe SSD або високопродуктивні файлові системи найкращим вибором. Наприклад, у завданнях комп'ютерного зору миттєвий доступ до кадрів відео в реальному часі є критично важливим для безперебійної обробки.
Теплі дані містить інформацію, до якої звертаються регулярно, але не постійно. Прикладами є останні версії моделей, набори даних для перевірки та часто використовувані історичні дані. Хоча цей рівень допускає дещо вищу затримку порівняно з гарячими даними, він все одно вимагає хорошої продуктивності. Твердотільні накопичувачі SATA або жорсткі диски великої ємності часто забезпечують правильний баланс між швидкістю та вартістю.
Холодні дані охоплює рідко використовувану, але все ж важливу інформацію, таку як архівні набори даних, старіші версії моделей, журнали аудиту або резервні копії. Оскільки ці дані можуть залишатися недоторканими протягом тривалого часу, вони зберігаються на економічно ефективних варіантах, таких як хмарне сховище об'єктів або стрічка. Хоча отримання може бути повільнішим, дані все ще доступні, коли це необхідно.
Дані не залишаються фіксованими на одному рівні – вони динамічно змінюються залежно від використання. Наприклад, набір даних може починатися на гарячому рівні під час активного навчання, переходити на теплий рівень, коли він використовується менше, і зрештою осідати на холодному рівні як архівні дані.
| Рівень даних | Частота доступу | Тип зберігання | Вартість | Типові випадки використання |
|---|---|---|---|---|
| Гарячий | Кілька разів на годину | NVMe SSD, оперативна пам'ять | Високий | Активні навчальні дані, висновок у реальному часі |
| Теплий | Щоденно або щотижнево | SATA SSD, HDD | Помірний | Нещодавні контрольні точки моделі, набори валідації |
| Холодний | Щомісяця або рідше | Зберігання об'єктів, стрічка | Низький | Архівні набори даних, дані про відповідність |
Економічно ефективне управління даними
Автоматизовані системи контролюють використання даних і переміщують їх між рівнями без необхідності ручного введення. Наприклад, дані, до яких не зверталися протягом певного періоду, можна перемістити з високопродуктивного рівня на більш економічний.
Алгоритми машинного навчання відіграють тут ключову роль, аналізуючи моделі використання для прогнозування майбутніх потреб. Роблячи це, вони допомагають забезпечити зберігання даних на найбільш відповідному рівні, уникаючи уповільнення продуктивності та непотрібних витрат.
Фінансові переваги такого підходу можуть бути суттєвими. Наприклад, компанія, що надає фінансові послуги, може зберігати поточні торгові дані на високошвидкісному сховищі, а старіші журнали транзакцій архівувати на дешевших системах.
Такі методи, як дедуплікація та стиснення, ще більше зменшують потреби в сховищі, усуваючи надлишкові дані. Регулярні огляди витрат забезпечують розвиток стратегії розподілу на рівні відповідно до потреб штучного інтелекту. Контролюючи витрати на зберігання, організації можуть ефективніше розподіляти ресурси та масштабувати можливості штучного інтелекту за потреби.
Для компаній, які прагнуть створити надійну багаторівневу систему зберігання даних, Serverion пропонує комплексне рішення. Їхня глобальна мережа центрів обробки даних підтримує все: від високошвидкісних серверів зі штучним інтелектом та графічним процесором для гарячих даних до масштабованих варіантів зберігання для теплих та холодних даних, забезпечуючи надійний доступ незалежно від того, де знаходяться ваші дані.
Вибір масштабованих рішень для зберігання даних
Коли йдеться про робочі навантаження штучного інтелекту, вибір правильного рішення для зберігання даних полягає у пошуку правильного балансу між продуктивністю, вартістю та масштабованістю. Ваше рішення – чи варто використовувати хмарні, локальні чи гібридні моделі, а також вибір між об’єктним сховищем та розподіленими файловими системами – може суттєво вплинути на те, наскільки добре ваша інфраструктура штучного інтелекту підтримуватиме ваші зростаючі потреби.
Створюючи багаторівневі стратегії зберігання даних, ви можете точно налаштувати свою інфраструктуру відповідно до унікальних потреб ваших проектів штучного інтелекту.
Хмарні, локальні та гібридні моделі
Хмарне сховище пропонує неперевершену масштабованість завдяки моделі ціноутворення «оплата по мірі використання», яка адаптується до змін ваших робочих навантажень зі штучним інтелектом. Це дозволяє вам легко масштабуватися в міру зростання наборів даних, без затримок, пов’язаних із придбанням та налаштуванням обладнання. Крім того, глобальна доступність забезпечує безперебійну співпрацю між командами, незалежно від того, де вони знаходяться.
Однак хмарне сховище не позбавлене своїх труднощів. Передача великих наборів даних може призвести до значних витрат на виведення даних, а проблеми із затримкою можуть перешкоджати роботі програм реального часу, таких як системи логічного висновку, що потребують миттєвої реакції.
Місцеве сховище надає вам повний контроль над вашими даними та інфраструктурою. Він забезпечує передбачувану продуктивність, покращений захист конфіденційних даних та усуває ризик неочікуваних витрат на передачу даних. Для таких галузей, як охорона здоров'я, де дотримання суворих правил є невід'ємним, локальне сховище часто стає найкращим вибором.
Тим не менш, локальні рішення мають значні початкові витрати та обмежену гнучкість. Масштабування означає інвестування в нове обладнання, розгортання якого може зайняти тижні або навіть місяці. Якщо вашому проекту штучного інтелекту раптово знадобиться десятикратне збільшення обсягу сховища, ви не можете просто натиснути кнопку, щоб це сталося.
Гібридні моделі поєднують найкраще з обох світів: швидкість і контроль локального сховища з масштабованістю та економічною ефективністю хмари. Наприклад, компанія, що надає фінансові послуги, може зберігати поточні торгові дані на локальному високошвидкісному сховищі для роботи чутливих до часу алгоритмів, водночас архівуючи старіші дані в хмарі для відповідності вимогам та періодичного використання в перенавчанні моделей.
| Модель зберігання | Масштабованість | КОНТРОЛЬ | Структура витрат | Найкраще для |
|---|---|---|---|---|
| Хмара | Необмежений | Обмежений | Оплата за використання | Динамічні робочі навантаження, глобальні команди |
| Локальна версія | Обмежено апаратним забезпеченням | Завершено | Висока передня частина | Регульовані дані, передбачувані робочі навантаження |
| Гібрид | гнучкий | Збалансований | Змішаний | Корпоративний штучний інтелект з різноманітними потребами |
Після того, як ви визначили правильну модель, наступним кроком є оцінка типу сховища, який найкраще відповідає вашому робочому навантаженню штучного інтелекту.
Об'єктне сховище та розподілені файлові системи
Після вибору моделі зберігання даних, вибір між об'єктним сховищем та розподіленими файловими системами додатково вплине на продуктивність та економічну ефективність вашої інфраструктури.
Системи зберігання об'єктів, такі як сумісні з S3, особливо підходять для обробки масивних, неструктурованих наборів даних – наприклад, навчальних зображень, відеофайлів або даних журналів. Ці системи можуть масштабуватися до ексабайт, зберігаючи при цьому керовані витрати. Їхні API на основі HTTP плавно інтегруються з популярними фреймворками штучного інтелекту, такими як PyTorch та TensorFlow, забезпечуючи легкий доступ до даних без клопоту з монтажем сховища.
Об'єктне сховище ідеально підходить для розподілених систем штучного інтелекту, де кільком вузлам потрібен доступ до одних і тих самих наборів даних. Наприклад, дослідницька група університету може зберігати геномні дані в об'єктному сховищі, дозволяючи дослідникам з різних місць отримувати до них одночасний доступ. Такі функції, як резервування та керування версіями, забезпечують додатковий захист від втрати даних, що є критично важливим, коли набори даних представляють собою місяці роботи.
Однак, сховище об'єктів має свої обмеження. Продуктивність може постраждати, коли кілька графічних процесорів намагаються одночасно отримати доступ до даних, а вища затримка може уповільнити роботу програм, які потребують частого зчитування невеликих обсягів даних.
Розподілені файлові системи, такі як IBM Storage Scale, WEKA та VAST, розроблені для задоволення потреб високої пропускної здатності та низької затримки робочих навантажень штучного інтелекту. Ці системи можуть забезпечити пропускну здатність понад 10 ТБ/с, що дозволяє сотням графічних процесорів одночасно працювати з одним набором даних, значно скорочуючи час навчання. Їхня сумісність з POSIX гарантує, що існуючі програми можуть працювати без будь-яких модифікацій.
Візьмемо, наприклад, медіакомпанію, яка використовує моделі штучного інтелекту для обробки відеофайлів. Розподілена файлова система дозволить кільком графічним процесорам навчатися на одних і тих самих відео одночасно, скорочуючи час навчання з днів до годин. Такий паралельний доступ гарантує, що обчислювальні ресурси завжди активні та не чекають на завантаження даних.
Недолік? Розподілені файлові системи складніші в розгортанні та обслуговуванні, а також мають вищу вартість за терабайт порівняно зі сховищем об'єктів. Однак для вимогливих робочих навантажень штучного інтелекту переваги в продуктивності часто переважують додаткові витрати.
Для організацій, які прагнуть побудувати надійну інфраструктуру штучного інтелекту, такі постачальники, як Serverion, пропонують рішення, адаптовані до обох підходів. Їхня глобальна мережа центрів обробки даних підтримує високопродуктивні розподілені файлові системи, а їхні послуги колокейшн спрощують впровадження гібридних архітектур, які поєднують локальне керування з масштабованістю хмари.
Вибір правильної системи зберігання даних є критично важливим для забезпечення надійної та ефективної роботи вашої інфраструктури штучного інтелекту зі зростаючими вимогами.
Управління даними та оптимізація сховища
Ефективне керування даними та їх отримання є критично важливим у сучасних середовищах штучного інтелекту. Ці системи створюють широкий спектр даних, від навчальних наборів даних до контрольних точок моделей та журналів. Без належної оптимізації витрати на зберігання можуть різко зрости, а час отримання може знижувати продуктивність. Такі методи, як стиснення, дедуплікація та індексація, базуються на існуючих системах зберігання даних для максимізації ефективності.
Впроваджуючи розумні стратегії, такі як стиснення та дедуплікація, організації можуть значно скоротити витрати та підвищити швидкість пошуку.
Стиснення та дедуплікація на базі штучного інтелекту
Середовища штучного інтелекту часто генерують надлишкові блоки даних, особливо коли набори даних перекриваються або в різних проектах з'являються схожі закономірності. Глобальна дедуплікація вирішує цю проблему, ідентифікуючи та зберігаючи лише унікальні блоки даних. У поєднанні з адаптивними алгоритмами стиснення, що враховують формат, цей підхід може зменшити потреби в сховищі на цілих 50%–90%.
Різні типи даних потребують спеціалізованих методів стиснення. Наприклад, дані зображень, текстові файли та вагові коефіцієнти моделей отримують вигоду від певних стратегій стиснення, щоб забезпечити безпеку продуктивності. Оптимізація з урахуванням формату гарантує, що дані залишатимуться доступними на високій швидкості навіть після стиснення.
Чудовим прикладом є 2024 рік, коли компанія фінансових послуг, яка використовує Cloudian HyperStore, досягла Зменшення 75% зменшення обсягу сховища завдяки дедуплікації та стисненню. Це не лише скорочує витрати на зберігання, 40% але також покращила швидкість отримання даних завдяки 30%, що дозволяє швидше навчати та робити висновки моделі.
Алгоритми з низькою затримкою відіграють ключову роль, стискаючи та дедуплікуючи дані в режимі реального часу, щоб уникнути вузьких місць вводу/виводу. Часто використовувані "гарячі" дані залишаються на високошвидкісному сховищі, тоді як стиснуті та дедупліковані "холодні" дані архівуються на більш економічно ефективних рівнях.
Автоматизація є наріжним каменем успішного впровадження. Системи з автоматизоване відновлення сховища а регулярний моніторинг може динамічно коригувати стратегії стиснення та дедуплікації, враховуючи постійно мінливі вимоги проектів штучного інтелекту. Розумним кроком буде почати з перевірки концепції – протестуйте ці стратегії на реальних робочих навантаженнях, щоб порівняти продуктивність до та після впровадження. І не забудьте забезпечити безперебійну інтеграцію з такими інструментами, як PyTorch, TensorFlow та платформами оркестрації.
Індексація та оптимізація швидкості пошуку
Зі зростанням проектів штучного інтелекту швидкий доступ до даних стає невід'ємною частиною процесу. Інтелектуальні структури індексації Такі методи, як інвертовані індекси, векторні бази даних та тегування метаданих, допомагають швидко отримувати дані без необхідності повного сканування. Вони особливо важливі для застосувань штучного інтелекту в реальному часі, де затримки неприйнятні.
Наприклад, векторний пошук пришвидшує пошук на подібність, що є важливим у системах рекомендацій та завданнях комп'ютерного зору. Незалежно від того, чи йдеться про пошук схожих зображень, чи про виявлення закономірностей, векторне індексування може скоротити час пошуку з годин до секунд.
Організація охорони здоров'я, яка використовує IBM Storage Scale, продемонструвала потужність цих методів, зменшивши витрати на зберігання на 601 TP3T та скоротивши час пошуку на 501 TP3T. Це вдосконалення прискорило процес навчання їхньої моделі на 251 TP3T.
У масштабних розгортаннях розподілене індексування є революційним рішенням. Шардовані індекси та розподілені хеш-таблиці дозволяють паралельний пошук на кількох вузлах сховища, що значно скорочує час пошуку. Додавання локального кешування та попередньої вибірки ще більше підвищує продуктивність, прогнозуючи дані, які знадобляться вашим моделям ШІ далі.
Індексування на основі штучного інтелекту йде далі, адаптуючись до змінюваних шаблонів даних. Ці системи навчаються на тенденціях використання та автоматично вдосконалюють стратегії індексування як для структурованих, так і для неструктурованих даних. Така адаптивність особливо корисна в динамічних середовищах штучного інтелекту, де дані та робочі навантаження часто змінюються.
Інтеграція з інструментами оркестрації, такими як Kubernetes, гарантує, що ресурси індексації автоматично масштабуються зі зростанням наборів даних. Постачальники, такі як Serverion, пропонують рішення, адаптовані до цих потреб, включаючи сервери AI GPU, які безперебійно працюють із високопродуктивними системами індексації. Їхня глобальна мережа центрів обробки даних забезпечує оптимізований доступ до даних, незалежно від того, де виконуються ваші робочі навантаження зі штучним інтелектом.
Щоб виміряти успішність ваших стратегій управління даними, відстежуйте такі показники, як коефіцієнти використання сховища, коефіцієнти дедуплікації та середня затримка пошуку. Ці дані допоможуть вам оцінити, чи окупаються ваші зусилля з оптимізації, та визначити області для подальшого вдосконалення. Залишаючись проактивними, ви можете забезпечити, щоб ваша інфраструктура штучного інтелекту відповідала зростаючим вимогам.
sbb-itb-59e1987
Високопродуктивна інфраструктура зберігання даних
Коли робочі навантаження штучного інтелекту виходять за межі продуктивності, стандартні системи зберігання даних просто не справляються. Для програм, які обробляють величезні набори даних, навчають складні моделі або надають результати в режимі реального часу, високопродуктивна інфраструктура зберігання даних є обов'язковим. Ці системи розроблені для забезпечення затримки менше мілісекунди, мільйонів IOPS та пропускної здатності, яка значно масштабується при розподілі на кілька вузлів.
Цей тип сховища виходить за рамки традиційних багаторівневих та масштабованих рішень, зосереджуючись на трьох критичних вимогах: величезна паралельна пропускна здатність, наднизька затримка, і безперешкодна масштабованість від терабайтів до петабайтів без втрати продуктивності. На відміну від традиційних сховищ, ці системи повинні підтримувати тисячі одночасних звернень до графічного процесора, зберігаючи при цьому стабільну швидкість. Поєднуючи ці можливості з багаторівневими стратегіями та кешуванням, високопродуктивне сховище забезпечує додаткову потужність, необхідну для вимогливих робочих навантажень штучного інтелекту.
В основі цих систем лежать паралельні архітектури сховищ, які дозволяють кільком обчислювальним вузлам одночасно отримувати доступ до даних для швидшої обробки. Розподілені файлові системи, такі як Масштабування сховища IBM, ВЕКА, і ВЕЛИЧЕЗНИЙ відіграють ключову роль, створюючи прямі шляхи передачі даних між процесорами для максимізації ефективності.
NVMe SSD змінюють правила гри, пропонуючи затримку менше мілісекунди. У поєднанні з Сховище GPUDirect, вони обходять вузькі місця процесора, значно скорочуючи час навчання. Паралельний доступ до даних ще більше пришвидшує навчання та логічний висновок ШІ, розподіляючи дані між кількома вузлами сховища. Деякі конфігурації можуть забезпечувати до 40 ГБ/с на вузол, одночасно підтримуючи тисячі графічних процесорів. Правильне налаштування кластерів сховища та оптимізація конвеєрів даних забезпечують безперешкодну інтеграцію цих систем із фреймворками ШІ.
Застосунки, що потребують високопродуктивного сховища
Переваги високопродуктивного сховища очевидні в широкому спектрі застосувань штучного інтелекту, від навчання моделей великих мов програмування (LLM) до фінансової аналітики в режимі реального часу.
Навчання LLM є одним із найбільш ресурсоємних завдань, яке вимагає тисяч графічних процесорів для одночасного доступу до терабайтів навчальних даних. Без надійної системи зберігання даних графічні процесори можуть простоювати в режимі очікування, очікуючи на надходження даних – дорога неефективність, якої уникають високопродуктивні сховища.
У фінансових послугах аналітика в режимі реального часу вимагає миттєвого доступу до потоків ринкових даних. Торгові алгоритми, які обробляють мільйони транзакцій за секунду, не можуть дозволити собі затримки, спричинені повільним сховищем. Високопродуктивні системи гарантують, що ці алгоритми можуть приймати, обробляти та реагувати на зміни ринку з найменшою можливою затримкою.
Охорона здоров'я — це ще одна галузь, де масштабоване високопродуктивне сховище демонструє себе. Наприклад, лікарня, яка мала 5 ТБ даних радіологічних зображень, протестувала паралельну файлову систему для обробки діагностики на основі штучного інтелекту. Коли набір даних зріс до 500 ТБ, інфраструктура масштабувалася без зусиль, підтримуючи високу швидкість навчання моделей та ефективний доступ до даних протягом усього розширення.
Організаціям, які бажають впровадити ці системи, слід почати з порівняння рішень для зберігання даних з фактичними робочими навантаженнями штучного інтелекту. Фаза перевірки концепції допомагає перевірити потреби в продуктивності та виявити потенційні вузькі місця перед повномасштабним розгортанням.
Serionion пропонує сервери зі штучним інтелектом на основі графічних процесорів та спеціалізовані інфраструктурні рішення, адаптовані до цих високопродуктивних потреб. Маючи центри обробки даних по всій території Сполучених Штатів, вони забезпечують оптимізований доступ та надійність для робочих навантажень зі штучним інтелектом.
Щоб йти в ногу з мінливими вимогами, регулярно контролюйте такі показники, як пропускна здатність, кількість операцій вводу-виводу в секунду, затримка та масштабованість. Постійний бенчмаркінг із реальними завданнями гарантує, що інфраструктура забезпечує продуктивність та віддачу, очікувані від таких інвестицій.
Сумісність із фреймворком штучного інтелекту
Коли системи зберігання даних не відповідають фреймворкам штучного інтелекту, ресурси можуть витрачатися даремно. Уявіть собі графічні процесори, які простоюють без діла, оскільки PyTorch або TensorFlow не можуть ефективно отримувати доступ до даних – саме це відбувається, коли рішення для зберігання даних не відповідають вимогам цих фреймворків. Щоб уникнути цього, вкрай важливо вибрати сховище, яке відповідає потребам інтерфейсу та продуктивності ваших інструментів штучного інтелекту та систем оркестрації.
Сучасні робочі навантаження штучного інтелекту залежать від сховища, яке безперешкодно інтегрується з конвеєрами розробки та розгортання. Це означає підтримку API, форматів даних та шаблонів доступу, на які покладаються такі фреймворки, як PyTorch та TensorFlow. Без такої узгодженості організації можуть зіткнутися з повільнішими процесами навчання, недовикористаними ресурсами та операційними проблемами, які лише посилюються в міру масштабування систем.
Для масштабованих систем штучного інтелекту сховище має встигати за зростаючими обсягами даних, не уповільнюючи навчання моделей чи логічний висновок. Для досягнення цього пріоритет надайте рішенням для зберігання, які пропонують висока пропускна здатність (10+ Гбіт/с на вузол), низька затримка, і паралельний доступ до файлів. Ці функції гарантують, що кілька графічних процесорів можуть одночасно працювати з одними й тими ж наборами даних, а пряма передача даних ще більше підвищує продуктивність.
Давайте розглянемо, як ці можливості зберігання даних відповідають технічним потребам таких фреймворків, як PyTorch та TensorFlow.
Робота з PyTorch та TensorFlow
Як PyTorch, так і TensorFlow потребують систем зберігання даних, які спрощують такі завдання, як контрольні точки та керування версіями моделей. Зберігання об'єктів з S3-сумісними API є популярним вибором, оскільки він дозволяє цим фреймворкам отримувати доступ до наборів даних та артефактів моделювання через звичні інтерфейси, а також масштабуватися для великих розгортань. Наприклад, Google Cloud Гіпердиск ML і Керований блиск створені для обробки високопродуктивних та імпульсних вимог цих фреймворків.
Для паралельного навчання на графічному процесорі, розподілені файлові системи Такі технології, як WEKA та VAST Data, дозволяють кільком графічним процесорам одночасно отримувати доступ до одних і тих самих файлів. Ця модель спільного доступу особливо корисна для медіа- та відео-навантажень штучного інтелекту, де великі файли необхідно обробляти кількома вузлами одночасно.
Контрольні точки є ще одним критичним компонентом, оскільки обидва фреймворки регулярно зберігають стани моделі під час навчання. Системи зберігання даних з функції знімків і можливості керування версіями зробити цей процес більш плавним, дозволяючи командам експериментувати з різними конфігураціями без втрати прогресу.
Сервери Serverion на графічному процесорі AI є яскравим прикладом інфраструктури, розробленої для задоволення цих потреб. Вони пропонують високопродуктивне сховище та безперешкодну інтеграцію з PyTorch та TensorFlow, що підтримуються в кількох центрах обробки даних у США.
Інструменти для контейнерів та оркестрації
Окрім сумісності з фреймворками, розгортання штучного інтелекту все більше покладаються на контейнеризовані середовища для більш плавної роботи. Такі інструменти, як Docker та Kubernetes, революціонізували спосіб управління робочими навантаженнями штучного інтелекту, але вони також створюють нові проблеми зі сховищем. Контейнеризованим додаткам потрібне сховище, яке... динамічно надано, доступний у кількох подах, і масштабований зі зростанням робочих навантажень.
Kubernetes використовує Інтерфейс зберігання контейнерів (CSI) для зв'язку з системами зберігання даних. Сумісність з драйверами CSI є важливою для масштабованого розгортання штучного інтелекту, оскільки вона дозволяє Kubernetes автоматично надавати та монтувати томи сховища для контейнерів штучного інтелекту. Ця інтеграція є критично важливою для ефективного масштабування, оскільки деякі системи підтримують до 2500 вузлів одночасно отримують доступ до сховища. Такі можливості життєво важливі для виробничих сервісів штучного інтелекту, яким потрібно обробляти коливається трафік.
Динамічне забезпечення також спрощує керування сховищем, автоматизуючи доступ до даних для контейнерних програм. Це усуває ручне втручання під час розгортання нових робочих навантажень штучного інтелекту, гарантуючи постійну доступність даних, коли це необхідно.
Організації, що розгортають штучний інтелект у середовищах Kubernetes, повинні пріоритезувати рішення для зберігання даних, які підтримують постійні томи. Ці томи зберігають дані під час перезапусків та міграцій контейнерів, гарантуючи, що контрольні точки навчання та артефакти моделі залишаються доступними навіть тоді, коли контейнери переплановано на інші вузли.
Поєднання Docker та Kubernetes також дозволяє гібридні моделі розгортання, де робочі навантаження штучного інтелекту можуть безперебійно виконуватися в локальній та хмарній інфраструктурі. Системи зберігання даних, що підтримують таку гнучкість, дозволяють організаціям збалансувати вартість та продуктивність, розміщуючи робочі навантаження в найбільш відповідному середовищі.
Щоб забезпечити сумісність, доцільно протестувати рішення для зберігання даних на етапі перевірки концепції, використовуючи реальні робочі навантаження та набори даних штучного інтелекту. Цей крок допомагає виявити потенційні проблеми інтеграції на ранній стадії, гарантуючи, що обрана система зберігання даних зможе впоратися з вимогами продуктивності та масштабованості сучасних програм штучного інтелекту.
Моніторинг та забезпечення майбутнього зберігання даних
Коли справа доходить до навчання ШІ, вузькі місця в системі зберігання даних можуть стати справжньою проблемою. Вони можуть призвести до простою кластерів графічних процесорів, що витрачає дорогоцінні ресурси. Яке ж рішення? Проактивні системи моніторингу які виявляють проблеми з продуктивністю до того, як вони вийдуть з-під контролю. Очікування виникнення проблем часто призводить до дорогих затримок та недовикористання обладнання – проблем, яких можна уникнути за допомогою правильних інструментів моніторингу.
Робочі навантаження штучного інтелекту генерують дані з неймовірною швидкістю. Система зберігання даних, яка обробляє сьогоднішні вимоги, може прогнутися під вагою подвоєних наборів даних завтрашнього дня. Ось чому прогнозна аналітика і планування потужностей є важливими для будь-якої стратегії зберігання даних на основі штучного інтелекту, яка прагне йти в ногу зі зростанням.
Ефективний моніторинг зосереджується на реальних показниках продуктивності, таких як пропускна здатність, затримка та моделі використання, а не покладається на теоретичні контрольні показники. Аналізуючи фактичні вимоги ваших робочих навантажень штучного інтелекту, ви можете приймати більш розумні рішення щодо масштабування вашої інфраструктури. Такий вид проактивного моніторингу також створює умови для ретельного тестування продуктивності.
Тестування продуктивності та аналітика
Моніторинг у режимі реального часу повинен охоплювати кілька аспектів продуктивності одночасно, пропонуючи повне уявлення про стан вашої системи зберігання даних. Такі показники, як пропускна здатність і затримка, є критично важливими для оцінки того, чи може ваше сховище впоратися з навантаженнями штучного інтелекту. Високопродуктивні системи можуть забезпечувати понад 40 Гбіт/с на вузол, а в багатовузлових конфігураціях вони можуть масштабуватися ще більше. Ці контрольні показники допомагають вам зрозуміти, як працює ваша система.
Найнадійніший спосіб перевірити продуктивність – це використовувати реальні робочі навантаження штучного інтелекту, а не синтетичні бенчмарки. Реальне використання виявляє вузькі місця та моделі високої пропускної здатності, які синтетичні тести часто пропускають, особливо коли тисячі графічних процесорів намагаються отримати доступ до тих самих даних одночасно.
Візуалізація потоку даних може точно визначити, де обмеження сховища уповільнюють навчання. Коли графічні процесори одночасно отримують доступ до даних, системи зберігання даних стикаються з величезним навантаженням, і це навантаження часто залишається непоміченим під час тестування в стаціонарному режимі. Аналітика повинна вимірювати, наскільки добре ваше сховище обробляє ці сплески навантаження, не залишаючи графічні процесори в режимі очікування.
Оптимізація витрат – ще один ключовий елемент моніторингу. Йдеться не лише про продуктивність, а й про рентабельність інвестицій. Системи моніторингу повинні відстежувати вартість за терабайт та визначати можливості для переміщення даних між рівнями на основі шаблонів доступу. Наприклад, аналіз шаблонів доступу може допомогти вам визначити, які набори даних часто використовуються ("гарячі дані") і повинні залишатися у високопродуктивному сховищі, тоді як менш використовувані ("холодні дані") можна автоматично перемістити на дешевші варіанти сховища.
Після того, як ви встановили показники ефективності, наступним кроком є планування майбутнього зростання.
Планування зростання та масштабування
Набори даних штучного інтелекту не зростають стабільними темпами – вони мають тенденцію до стрімкого зростання, коли додаються нові джерела даних або моделі стають складнішими. Це робить планування ємності критично важливим. Сучасні системи зберігання даних на основі штучного інтелекту повинні масштабуватися до петабайтів на стійку, зберігаючи при цьому швидкість та ефективність.
Щоб уникнути вузьких місць у продуктивності, встановіть чіткі порогові значення потужності які запускають розширення до того, як ваша система буде перевантажена. Гарне емпіричне правило — масштабувати, коли використання сховища досягає максимуму. 70-80%. Очікування, поки майже закінчиться місце, часто призводить до поспішного та дорогого ремонту.
Автоматизоване розподілення на рівні відіграє велику роль зі збільшенням обсягів даних. Це передбачає використання високошвидкісних сховищ, таких як Оперативна пам'ять та NVMe для часто використовуваних даних, одночасно автоматично переміщуючи старіші або менш використовувані набори даних на доступніші рівні зберігання. Наприклад, команди фінансових послуг, які обробляють ринкові дані в режимі реального часу, можуть використовувати цей підхід для ефективної роботи своїх моделей штучного інтелекту, одночасно керуючи витратами.
Забезпечення майбутнього вашої системи зберігання означає вибір рішень, які апаратно-незалежний та підтримують різноманітні протоколи. Наприклад, IBM Storage Scale інтегрується з Зберігання POSIX, S3, HDFS та GPUDirect, що робить його адаптивним до мінливих середовищ. Ця гнучкість гарантує, що ваше сховище залишається актуальним, навіть коли з'являються нові інструменти та фреймворки штучного інтелекту.
Ваша інфраструктура зберігання даних також повинна бути розроблена для безперешкодного масштабування в периферійних, основних та хмарних середовищах. Такі платформи, як WhiteFiber Storage, демонструють це, масштабуючись від терабайтів до петабайтів без шкоди для продуктивності чи гнучкості.
Контейнерізація а технології оркестрації, такі як Kubernetes або Docker, стають дедалі важливішими для розгортання штучного інтелекту. Системи зберігання даних повинні підтримувати Інтерфейс зберігання контейнерів (CSI) і постійні томи, що гарантує доступність даних навіть під час перезапуску або міграції контейнерів.
Зрештою, регулярні цикли перегляду – щоквартально або раз на півроку – є важливими для того, щоб ваша архітектура сховища відповідала змінам робочих навантажень штучного інтелекту. Ландшафт штучного інтелекту швидко розвивається, і рішення для зберігання даних, які працювали минулого року, можуть не відповідати вимогам майбутнього. Поєднуючи моніторинг у режимі реального часу, прогнозне планування та адаптивні архітектури, ви можете створити систему зберігання даних, яка задовольняє як поточні потреби, так і майбутнє зростання. Сервери Serverion на графічному процесорі AI пропонують чудовий приклад із високопродуктивним сховищем, створеним для масштабування в центрах обробки даних США та адаптованим для проектів штучного інтелекту.
Коротше кажучи, інвестування в надійний моніторинг, перспективне планування потужностей та гнучкі архітектури сховищ гарантує, що ваша система зберігання даних на базі штучного інтелекту залишатиметься ефективною з розвитком технологій.
Висновок
Створення масштабованих рішень для зберігання даних на основі штучного інтелекту вимагає надійної стратегії, яка розвиватиметься разом з вашими потребами в даних. У цьому посібнику висвітлено ключові практики, що вирішують найнагальніші проблеми, з якими стикаються команди зі штучного інтелекту сьогодні – управління масовим зростанням даних, уникнення уповільнення продуктивності та контроль витрат.
В основі цієї стратегії лежить використання високопродуктивних архітектур, які забезпечують швидкий доступ до даних, необхідний для сучасних робочих навантажень штучного інтелекту. Поєднання цих архітектур із прямими підключеннями сховища до графічного процесора значно скорочує час навчання, забезпечуючи плавнішу роботу.
Багаторівнева система зберігання даних пропонує розумний спосіб збалансувати швидкість та вартість. Переміщуючи дані між високопродуктивними та більш економічними рівнями зберігання, а також використовуючи інструменти на основі штучного інтелекту, такі як стиснення та дедуплікація, організації можуть досягти ефективного управління даними. Цей метод стає ще ефективнішим у поєднанні з передовими технологіями управління даними.
Вибір правильної моделі сховища – хмарної, локальної чи гібридної – залежить від ваших потреб у робочому навантаженні та вимог до відповідності. Гібридні конфігурації часто забезпечують найкраще поєднання, забезпечуючи продуктивність там, де це критично важливо, та гнучкість там, де це найбільше потрібно.
Забезпечення сумісності з широко використовуваними фреймворками штучного інтелекту та інструментами оркестрації є ще одним важливим елементом. Це дозволяє вашим системам зберігання даних адаптуватися до розвитку технологій штучного інтелекту, захищаючи ваші інвестиції з часом.
Зрештою, проактивний моніторинг та планування потужностей є важливими для уникнення дороговартісних перебоїв. Випередження порогових значень потужності дозволяє організаціям безперешкодно масштабувати свої системи зберігання даних, йдучи в ногу зі стрімким розвитком штучного інтелекту.
поширені запитання
Які переваги GPUDirect Storage для робочих навантажень штучного інтелекту порівняно з традиційними методами зберігання?
GPUDirect Storage підвищує продуктивність робочих навантажень штучного інтелекту, дозволяючи даним переміщуватися безпосередньо між сховищем та пам'яттю графічного процесора без залучення центрального процесора. Такий підхід зменшує затримку та звільняє центральний процесор для виконання інших завдань, що призводить до швидшої обробки даних та підвищення загальної ефективності.
Ця технологія особливо корисна для масштабних завдань штучного інтелекту, таких як машинне навчання та логічний висновок глибокого навчання, де швидкий доступ до величезних наборів даних є важливим. Зменшуючи вузькі місця в передачі даних, GPUDirect Storage допомагає оптимізувати потік даних, що робить його чудовим варіантом для ефективного масштабування сховища штучного інтелекту.
Які переваги використання багаторівневої системи зберігання даних для управління штучним інтелектом?
Впровадження багаторівнева архітектура сховища Управління даними штучного інтелекту має низку практичних переваг. Організовуючи дані на різних рівнях зберігання залежно від частоти доступу до них та необхідної продуктивності, компанії можуть знайти баланс між витратами та ефективністю. Дані з високим пріоритетом, до яких часто звертаються, можна зберігати на швидших, високопродуктивних системах, тоді як менш критичну інформацію можна перенести на більш бюджетні варіанти зберігання нижчого рівня.
Ця система не лише заощаджує гроші, вона також покращує масштабованість і забезпечує розумне використання ресурсів. Завдяки багаторівневому сховищу, робочі процеси на базі штучного інтелекту можуть працювати ефективніше, уникаючи вузьких місць. Крім того, вона підтримує доступність і надійність даних, що спрощує керування зростаючими наборами даних без шкоди для продуктивності чи перевитрат.
Які найкращі практики для балансування хмарних, локальних та гібридних моделей зберігання даних у масштабованих системах штучного інтелекту?
Щоб знайти правильний баланс між хмарними, локальними та гібридними моделями зберігання даних для масштабованих систем штучного інтелекту, підприємства повинні ретельно оцінити свої конкретні потреби, зосереджуючись на таких факторах, як продуктивність, безпека та вартість. Хмарне сховище вирізняється своєю гнучкістю та масштабованістю, що робить його ідеальним для обробки коливних робочих навантажень. З іншого боку, локальне сховище пропонує жорсткіший контроль та покращену безпеку даних, що може бути вирішальним для конфіденційної інформації. Гібридні моделі подолати розрив, поєднуючи переваги обох для ефективного розподілу ресурсів на основі вимог до робочого навантаження.
Досягнення цього балансу вимагає ретельного планування для забезпечення безперебійної інтеграції та масштабованості в майбутньому. Використання надійних хостингових послуг, таких як виділені сервери або варіанти колокації, може забезпечити основу для потужної та настроюваної інфраструктури сховища на основі штучного інтелекту, яка відповідає цілям організації.
