Неправильно спроектированные системы хранения данных создают узкие места, из-за которых простаивают дорогостоящие графические процессоры, в то время как оптимизированные интеллектуальные решения для хранения данных обеспечивают эффективную доставку данных, сокращая задержки и затраты на всем конвейере обработки ИИ.

Спросите большинство технологических лидеров, как создавать высокопроизводительные и экономически эффективные приложения на основе ИИ, и они подробно расскажут о LLM-системах, наборах данных и специализированных чипах. Безусловно, это жизненно важно, но они упускают из виду неприметную, но критически важную часть стека, которая имеет ключевое значение для максимизации производительности и рентабельности инвестиций в системы ИИ: хранилище данных.

Системы искусственного интеллекта потребляют и генерируют огромные объемы данных, и плохо спроектированная архитектура хранения может значительно увеличить затраты. Согласно  аналитическому отчету  Meta и Стэнфордского университета, хранилище может потреблять до одной трети энергии, необходимой для обучения моделей глубокого обучения. Для руководителей ИТ-отделов и инженерных руководителей, планирующих внедрение ИИ, понимание роли хранилища и способов его оптимизации имеет решающее значение для обеспечения успеха проекта.

Ускорители ИИ, и особенно графические процессоры (GPU ), являются одними из самых дорогих и дефицитных ресурсов в современных центрах обработки данных. Когда графический процессор простаивает в ожидании данных, ваша организация, по сути, тратит деньги впустую. Неправильная конфигурация хранилища может значительно снизить эффективную пропускную способность графического процессора, превращая высокопроизводительные вычисления в дорогостоящую игру в ожидание.

Как узкие места в хранилище данных снижают производительность чипов искусственного интеллекта

Основная проблема заключается в том, что графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU) могут обрабатывать данные гораздо быстрее, чем традиционные системы хранения данных. Это несоответствие скоростей создает каскад проблем с производительностью, которые напрямую подрывают ваши инвестиции в вычислительные ресурсы. Когда системы хранения данных не справляются с требованиями ускорителей, графические процессоры тратят ценные циклы на ожидание вместо обработки.

Последствия ощущаются на всем конвейере обработки данных ИИ. Во время обучения ускорители могут простаивать, ожидая следующую порцию данных из многотерабайтных наборов данных. Нагрузки по подготовке данных генерируют миллионы случайных операций ввода-вывода, которые в совокупности приводят к значительным задержкам. Операции контрольных точек требуют обработки огромных всплесков записи без нарушения текущего обучения. 

Каждое узкое место превращает эффективную разработку ИИ в дорогостоящую игру на ожидание.

Архитектуры хранения данных, обеспечивающие максимальную эффективность ускорителей.

Для разных типов рабочих нагрузок ИИ требуются разные подходы к хранению данных, чтобы обеспечить бесперебойную работу ускорителей. Ключевым моментом является согласование моделей использования с различными потребностями в хранении данных, а не внедрение универсальных систем хранения.

Например, для ресурсоемких задач обучения выгодно использование объектного хранилища, включающего возможности иерархического пространства имен. Это обеспечивает масштабируемость, необходимую для больших наборов данных, сохраняя при этом файловый тип доступа, ожидаемый фреймворками ИИ. Использование объектного хранилища позволяет контролировать затраты, а иерархическое пространство имен помогает гарантировать, что графические процессоры получают согласованные потоки данных на протяжении длительных циклов обучения.

Приложения, критически важные с точки зрения задержки, такие как обработка данных в реальном времени, получают значительную выгоду от параллельных файловых систем, таких как Lustre, которые обеспечивают сверхнизкую задержку, необходимую, когда миллисекунды имеют значение для быстродействия графического процессора. Эти системы предотвращают ожидание дорогостоящих вычислительных ресурсов доступа к хранилищу во время разработки интерактивных моделей или развертывания в производственной среде.

В масштабируемой инфраструктуре ИИ все чаще используются новые стандарты подключения, такие как Ultra Accelerator Link (UAL) для масштабируемых архитектур и Ultra Ethernet для масштабируемых развертываний. Эти технологии позволяют системам хранения данных более тесно интегрироваться с вычислительными ресурсами, уменьшая сетевые узкие места, которые могут ограничивать производительность кластеров GPU в больших масштабах.

Интеллектуальное управление хранилищем: недостающее звено.

Помимо выбора подходящей архитектуры хранения данных, интеллектуальные системы управления хранилищем могут активно оптимизировать использование графического процессора. Это означает внедрение системы хранения, которая не просто хранит данные, но и активно управляет ими для максимальной эффективности ускорителя.

Оптимизация в реальном времени  включает в себя системы, которые отслеживают закономерности активности графических и тензорных процессоров и автоматически корректируют размещение данных и кэширование в зависимости от фактической вычислительной нагрузки. Когда эти системы обнаруживают, что к определенным наборам данных часто обращаются в рамках обучающих заданий, они могут заблаговременно переместить эти данные ближе к вычислительным ресурсам, устраняя задержки, из-за которых ускорители простаивают.

Управление жизненным циклом  становится критически важным при работе с петабайтными наборами данных в рамках нескольких проектов в области искусственного интеллекта. Автоматизированные политики распределения по уровням хранения позволяют перемещать завершенные обучающие наборы данных на более дешевые хранилища, сохраняя при этом активные наборы данных на высокопроизводительных уровнях. Отслеживание версий гарантирует командам быстрый доступ к необходимым версиям наборов данных для итераций модели без ручного вмешательства, замедляющего циклы разработки.

Этот интеллектуальный подход превращает хранилище данных из пассивного репозитория в активного участника оптимизации использования ускорителей.

Критическая роль хранилища данных в успехе ИИ

Даже лучшие модели ИИ и самые мощные чипы для обработки данных не могут преодолеть ограничения, связанные с неудачной архитектурой хранения. Предприятия, которые рассматривают хранение данных как второстепенный вопрос, столкнутся с тем, что вычислительные ресурсы будут работать значительно ниже своего потенциала, время обучения увеличится, что задержит развертывание моделей, а затраты на инфраструктуру резко возрастут, превысив прогнозируемые показатели.

В гонке за масштабное внедрение ИИ системы хранения данных, возможно, и не часто попадают в заголовки новостей, но они, безусловно, могут помочь определить победителя.