Tehisintellekt ei ole lihtsalt uhked mudelid või inimesi matkivad rääkivad assistendid. Kõige selle taga on tohutu hulk andmeid – mõnikord isegi ookean. Ja ausalt öeldes, nende andmete salvestamine? Just seal lähevad asjad tavaliselt segaseks. Olenemata sellest, kas räägime pildituvastuse süsteemidest või hiiglaslike keelemudelite treenimisest, tehisintellekti andmesalvestusnõuded kiiresti kontrolli alt väljuda, kui te neid läbi ei mõtle. Vaatame lähemalt, miks on salvestamine nii keeruline, millised valikud on saadaval ja kuidas saate žongleerida kulude, kiiruse ja ulatusega ilma läbipõlemata.
Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:
🔗 Andmeteadus ja tehisintellekt: innovatsiooni tulevik
Uurime, kuidas tehisintellekt ja andmeteadus tänapäevast innovatsiooni edendavad.
🔗 Tehisintellekt: tehisintellekti ja detsentraliseeritud andmete tulevik
Pilguheit detsentraliseeritud tehisintellekti andmetele ja tekkivatele innovatsioonidele.
🔗 Andmehaldus tehisintellekti tööriistade jaoks, mida peaksite kaaluma
Peamised strateegiad tehisintellekti andmete salvestamise ja tõhususe parandamiseks.
🔗 Parimad tehisintellekti tööriistad andmeanalüütikutele: täiustage analüüsiotsuseid
Parimad tehisintellekti tööriistad, mis parandavad andmete analüüsi ja otsuste langetamist.
Mis teeb tehisintellektil põhinevast andmesalvestusest head asja? ✅
See pole lihtsalt „rohkem terabaite“. Tõeliselt tehisintellekti-sõbralik salvestusruum tähendab kasutatavust, töökindlust ja piisavalt kiirust nii treeningtsüklite kui ka järelduskoormuste jaoks.
Mõned iseloomulikud tunnused, mida tasub tähele panna:
-
Skaleeritavus : Hüppamine GB-delt PB-dele ilma arhitektuuri ümber kirjutamata.
-
Jõudlus : Suur latentsusaeg kurnab graafikaprotsessoreid; need ei andesta kitsaskohti.
-
Koondamine : hetktõmmised, replikatsioon, versioonimine – sest katsed ebaõnnestuvad ja inimesed ebaõnnestuvad samuti.
-
Kulutõhusus : Õige tasand, õige hetk; vastasel juhul hiilib arve kohale nagu maksuaudit.
-
Arvutuse lähedus : asetage salvestusruum GPU-de/TPU-de kõrvale või jälgige andmete edastusdrosselit.
Muidu on see nagu Ferrari muruniidukikütusel käitamine – tehniliselt see liigub, aga mitte kauaks.
Võrdlustabel: tehisintellekti levinumad salvestusvalikud
| Salvestusruumi tüüp | Parim sobivus | Cost Ballpark | Miks see toimib (või ei toimi) |
|---|---|---|---|
| Pilveobjektide salvestusruum | Startupid ja keskmise suurusega ettevõtted | $$ (muutuv) | Paindlik, vastupidav, ideaalne andmejärvede jaoks; ole ettevaatlik väljundtasude ja päringute tabamustega. |
| Kohapealne NAS | Suuremad organisatsioonid IT-meeskondadega | $$$$ | Ennustatav latentsusaeg, täielik kontroll; esialgsed investeeringud + käimasolevad tegevuskulud. |
| Hübriidpilv | Nõuetele vastavust nõudvad seadistused | $$$ | Ühendab lokaalse kiiruse elastse pilvega; orkestreerimine lisab peavalu. |
| Täisvälkmälu massiivid | Perf-kinnisideelised teadlased | $$$$$ | Naeruväärselt kiire IOPS/läbilaskvus; aga kogukulu pole nali. |
| Hajutatud failisüsteemid | Tehisintellekti arendajad / HPC klastrid | $$–$$$ | Paralleelne sisend/väljund tõsises mastaabis (Lustre, Spectrum Scale); operatsioonikoormus on reaalne. |
Miks tehisintellekti andmete vajadus plahvatuslikult kasvab 🚀
Tehisintellekt ei kogu ainult selfisid. See on ablas.
-
Treeningkomplektid : ainuüksi ImageNeti ILSVRC pakib ~1,2 miljonit sildistatud pilti ja domeenispetsiifilised korpused ulatuvad sellest palju kaugemale [1].
-
Versioonimine : Iga muudatus – sildid, jagamised, täiendused – loob uue „tõe“.
-
Voogedastuse sisendid : otsevaade, telemeetria, andurite signaalid… see on pidev tuletõrjevoolik.
-
Struktureerimata vormingud : tekst, video, heli, logid – palju mahukamad kui korralikud SQL-tabelid.
See on söö-nii palju kui jaksad Rootsi lauas ja modell tuleb alati magustoiduks tagasi.
Pilvepõhine vs kohapealne arendus: lõputu arutelu 🌩️🏢
Pilveteenused tunduvad ahvatlevad: peaaegu lõputud, globaalsed ja tasuvad vastavalt vajadusele. Kuni teie arvel kuvatakse väljuvate maksete tasusid – ja äkki teie „odavad“ salvestuskulud konkureerivad arvutuskuludega [2].
Kohapealne süsteem seevastu annab kontrolli ja laitmatu jõudluse, aga maksad ka riistvara, toite, jahutuse ja inimeste eest, kes riiulite eest lapsehoidjana hoolitsevad.
Enamik meeskondi lepib segase keskmisega: hübriidsüsteemidega . Hoidke kuumad, tundlikud ja suure läbilaskevõimega andmed graafikaprotsessorite lähedal ja arhiveerige ülejäänu pilveteenustesse.
Hiilivad hoiukulud 💸
Mahutavus on vaid pealiskaudne kiht. Varjatud kulud kuhjuvad:
-
Andmete liikumine : piirkondadevaheline koopiate tegemine, pilveülene andmeedastus, isegi kasutajate väljuv andmevoog [2].
-
Koondamine : 3-2-1 põhimõtete (kolm koopiat, kaks andmekandjat, üks väljaspool kontorit) sööb ruumi, aga päästab olukorra [3].
-
Toide ja jahutus : Kui probleem on teie riiulis, on see teie kuumuses.
-
Latentsuse kompromissid : odavamad astmed tähendavad tavaliselt jääaja taastamise kiirust.
Turvalisus ja vastavus: vaiksed tehingute katkestajad 🔒
Määrustega saab sõna otseses mõttes dikteerida, kus baidid asuvad. Ühendkuningriigi isikuandmete kaitse üldmääruse (GDPR) nõuab isikuandmete Ühendkuningriigist väljaviimine seaduslikke edastusviise (SCC-d, IDTA-d või piisavuse eeskirjad). Teisisõnu: teie salvestusruumi disain peab geograafiat „tundma“ [5].
Esimesest päevast küpsetamise põhitõed:
-
Krüpteerimine – nii puhkamisel kui ka reisimisel.
-
Vähima privileegiga juurdepääs + auditeerimisjäljed.
-
Kustuta kaitsed, näiteks muutmatuse või objektilukud.
Jõudluse kitsaskohad: latentsus on vaikne tapja ⚡
Graafikaprotsessoritele ei meeldi ootamine. Kui salvestusruumis on viivitusi, on need lihtsalt ülistatud küttekehad. Tööriistad nagu NVIDIA GPUDirect Storage eemaldavad protsessori vahendaja, suunates andmed otse NVMe-st GPU mällu – just see, mida suurte partiide treenimine ihkab [4].
Levinud parandused:
-
NVMe täisvälkmälu kuumade treeningkildude jaoks.
-
Paralleelsed failisüsteemid (Lustre, Spectrum Scale) paljude sõlmede läbilaskevõime jaoks.
-
Asünkroonsed laadurid koos varjamise ja eellaadimisega, et GPU-d jõude ei töötaks.
Praktilised nipid tehisintellekti salvestusruumi haldamiseks 🛠️
-
Kihtide jagamine : kuumad shardid NVMe/SSD-l; aegunud komplektide arhiveerimine objekti- või külmadele tasanditele.
-
Dedup + delta : Salvesta baasjooned üks kord, säilita ainult erinevused + manifestid.
-
Elutsükli reeglid : vanade väljundite automaatne määramine ja aegumine [2].
-
3-2-1 vastupidavus : Hoidke alati mitu koopiat erinevatel andmekandjatel, millest üks on eraldi [3].
-
Instrumentatsioon : Jälgimise läbilaskevõime, p95/p99 latentsused, ebaõnnestunud lugemised, väljuv andmevoog töökoormuse järgi.
Kiire (väljamõeldud, aga tüüpiline) juhtum 📚
Visioonimeeskond alustab ~20 TB pilvesalvestusruumiga. Hiljem hakkavad nad katsete jaoks kloonima andmekogumeid eri piirkondades. Nende kulud kasvavad paisuvalt – mitte salvestusruumi enda, vaid väljuva liikluse . Nad liigutavad kuumad shardid NVMe-sse GPU klastri lähedale, hoiavad kanoonilist koopiat objektisalvestuses (elutsükli reeglitega) ja kinnitavad ainult vajalikud näidised. Tulemus: GPU-d on töömahukamad, arved on väiksemad ja andmehügieen paraneb.
Ümbriku tagakülje mahutavuse planeerimine 🧮
Ligikaudne valem hindamiseks:
Mahtuvus ≈ (töötlemata andmestik) × (replikatsioonitegur) + (eeltöödeldud/laiendatud andmed) + (kontrollpunktid + logid) + (ohutusvaru ~15–30%)
Seejärel kontrollige selle mõistlikkust läbilaskevõime suhtes. Kui sõlmepõhised laadurid vajavad püsivalt ~2–4 GB/s, siis kaaluge kuumade radade jaoks NVMe-d või paralleelset FS-i, kus põhiliseks tõeks on objektisalvestus.
Asi pole ainult kosmoses 📊
Kui inimesed räägivad tehisintellekti salvestusruumi nõuetest , kujutavad nad ette terabaite või petabaite. Kuid tegelik nipp on tasakaal: hind vs jõudlus, paindlikkus vs vastavus, innovatsioon vs stabiilsus. Tehisintellekti andmed ei kahane niipea. Meeskonnad, kes integreerivad salvestusruumi varakult mudeli kujundamisse, väldivad andmemullasse uppumist – ja nad saavad ka kiiremini väljaõppe.
Viited
[1] Russakovsky jt. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) – andmestiku ulatus ja väljakutse. Link
[2] AWS – Amazon S3 hinnakujundus ja kulud (andmeedastus, väljuv andmevoog, elutsükli tasemed). Link
[3] CISA – 3-2-1 varundusreeglite nõuanded. Link
[4] NVIDIA Docs – GPUDirecti salvestusruumi ülevaade. Link
[5] ICO – Ühendkuningriigi GDPR-i reeglid rahvusvahelise andmeedastuse kohta. Link