Mākslīgais intelekts nav tikai uzkrītoši modeļi vai runājoši asistenti, kas atdarina cilvēkus. Aiz visa tā slēpjas datu kalns – dažreiz pat okeāns. Un, godīgi sakot, šo datu glabāšana? Tieši tur lietas parasti kļūst sarežģītas. Neatkarīgi no tā, vai runa ir par attēlu atpazīšanas kanāliem vai milzīgu valodu modeļu apmācību, mākslīgā intelekta datu glabāšanas prasības var ātri izkļūt no kontroles, ja par to nedomājat līdz galam. Apskatīsim, kāpēc datu glabāšana ir tik sarežģīta, kādas iespējas ir pieejamas un kā jūs varat žonglēt ar izmaksām, ātrumu un mērogu, nepārpūloties.
Raksti, kurus jūs varētu vēlēties izlasīt pēc šī raksta:
🔗 Datu zinātne un mākslīgais intelekts: inovāciju nākotne
Izpētīt, kā mākslīgais intelekts un datu zinātne veicina mūsdienu inovācijas.
🔗 Mākslīgais šķidrais intelekts: mākslīgā intelekta un decentralizēto datu nākotne
Ieskats decentralizētos mākslīgā intelekta datos un jaunajās inovācijās.
🔗 Datu pārvaldība mākslīgā intelekta rīkiem, kurus jums vajadzētu apskatīt
Galvenās stratēģijas mākslīgā intelekta datu glabāšanas un efektivitātes uzlabošanai.
🔗 Labākie mākslīgā intelekta rīki datu analītiķiem: uzlabojiet analīzes lēmumu pieņemšanu
Labākie mākslīgā intelekta rīki, kas uzlabo datu analīzi un lēmumu pieņemšanu.
Tātad… Kas padara mākslīgā intelekta datu glabāšanu tik labu? ✅
Tas nav tikai “vairāk terabaitu”. Īsta, mākslīgajam intelektam draudzīga krātuve nozīmē to, ka tai jābūt lietojamai, uzticamai un pietiekami ātrai gan apmācības darbiem, gan secinājumu darba slodzēm.
Dažas pazīmes, kuras ir vērts atzīmēt:
-
Mērogojamība : Pāreja no GB uz PB, nepārrakstot arhitektūru.
-
Veiktspēja : Augsta latentuma dēļ grafikas procesori zaudēs savu funkcionalitāti; tie nepiedod sastrēgumus.
-
Redundance : Momentuzņēmumi, replikācija, versiju veidošana — jo eksperimenti nedarbojas pareizi, un to dara arī cilvēki.
-
Izmaksu efektivitāte : pareizais līmenis, pareizais brīdis; pretējā gadījumā rēķins nepamanāmi pienāk kā nodokļu audits.
-
Tuvums skaitļošanai : novietojiet krātuvi blakus GPU/TPU vai vērojiet datu piegādes aizrīties.
Citādi tas ir kā mēģināt darbināt Ferrari ar zāles pļāvēja degvielu – tehniski tas kustas, bet ne ilgi.
Salīdzināšanas tabula: izplatītākās AI krātuves izvēles
| Krātuves veids | Vispiemērotākā | Cost Ballpark | Kāpēc tas darbojas (vai nedarbojas) |
|---|---|---|---|
| Mākoņa objektu krātuve | Jaunuzņēmumi un vidēja lieluma uzņēmumi | $$ (mainīgais) | Elastīgs, izturīgs, ideāli piemērots datu ezeriem; uzmanieties no izejas maksām + pieprasījumu trāpījumiem. |
| Lokālās NAS | Lielākas organizācijas ar IT komandām | $$$$ | Paredzama latentuma ilgums, pilnīga kontrole; sākotnēji kapitālieguldījumi + pastāvīgās darbības izmaksas. |
| Hibrīda mākonis | Atbilstības prasībām atbilstošas iestatīšanas | $$$ | Apvieno lokālo ātrumu ar elastīgu mākoņu; orķestrēšana rada galvassāpes. |
| Pilnībā zibatmiņas masīvi | Perf apsēsti pētnieki | $$$$$ | Smieklīgi ātrs IOPS/caurlaidspēja; bet kopējās uzturēšanas izmaksas (TCO) nav joks. |
| Izplatītās failu sistēmas | Mākslīgā intelekta izstrādātāji/HPC klasteri | $$–$$$ | Paralēlā I/O nopietnā mērogā (Lustre, Spectrum Scale); operāciju slodze ir reāla. |
Kāpēc mākslīgā intelekta datu vajadzības strauji pieaug 🚀
Mākslīgais intelekts ne tikai krāj selfijus. Tas ir izsalcis.
-
Apmācības kopas : ImageNet ILSVRC vien satur ~1,2 miljonus marķētu attēlu, un konkrētai jomai paredzētie korpusi sniedzas daudz tālāk [1].
-
Versiju veidošana : Katrs pielāgojums — etiķetes, sadalīšana, papildināšana — rada vēl vienu “patiesību”.
-
Straumēšanas ievades : tiešraides redzamība, telemetrija, sensoru plūsmas… tā ir pastāvīga ugunsdzēsības šļūtene.
-
Nestrukturēti formāti : teksts, video, audio, žurnāli — daudz apjomīgāki nekā sakārtotas SQL tabulas.
Tā ir bufete ar neierobežotu maltīti, un modele vienmēr atgriežas pēc deserta.
Mākonis pret lokālo vidi: nebeidzama diskusija 🌩️🏢
Mākoņpakalpojumi izskatās vilinoši: gandrīz bezgalīgi, globāli, maksā, cik izmanto. Līdz brīdim, kad rēķinā parādās izejošās izmaksas — un pēkšņi jūsu “lētās” krātuves izmaksas konkurē ar skaitļošanas izdevumiem [2].
No otras puses, lokālā versija nodrošina kontroli un nevainojamu veiktspēju, taču jūs maksājat arī par aparatūru, enerģiju, dzesēšanu un cilvēkiem, kas pieskata plauktus.
Lielākā daļa komandu izvēlas sarežģīto vidusceļu: hibrīdsistēmas . Karstos, sensitīvos un augstas caurlaidspējas datus glabā tuvu grafiskajiem procesoriem, bet pārējos arhivē mākoņpakalpojumos.
Uzglabāšanas izmaksas, kas ziņkārīgi pieaug 💸
Jauda ir tikai virspusējais slānis. Slēptās izmaksas uzkrājas:
-
Datu kustība : starpreģionu kopijas, pārsūtīšana starp mākoņiem, pat lietotāju izejošā plūsma [2].
-
Redundance : Ievērojot 3-2-1 principu (trīs kopijas, divi datu nesēji, viens ārpus uzņēmuma), tiek aizņemta vieta, bet situācija tiek glābta [3].
-
Barošana un dzesēšana : Ja tā ir jūsu plaukta problēma, tā ir jūsu siltuma problēma.
-
Latentuma kompromisi : lētāki līmeņi parasti nozīmē ledāja atjaunošanas ātrumu.
Drošība un atbilstība: klusie darījumi, kas lauž darījumus 🔒
Noteikumi var burtiski noteikt, kur atrodas baiti. Saskaņā ar Apvienotās Karalistes GDPR , personas datu pārvietošanai ārpus Apvienotās Karalistes ir nepieciešami likumīgi pārsūtīšanas ceļi (SCC, IDTA vai atbilstības noteikumi). Tulkojums: jūsu krātuves dizainam ir “jāzina” ģeogrāfija [5].
Pamatlietas, ko cept jau no pirmās dienas:
-
Šifrēšana — gan atpūšoties, gan ceļojot.
-
Piekļuve ar vismazākajām privilēģijām + auditācijas reģistri.
-
Dzēst aizsardzības līdzekļus, piemēram, nemaināmību vai objektu bloķēšanu.
Veiktspējas šķēršļi: latentums ir klusais slepkava ⚡
Grafikas procesoriem nepatīk gaidīt. Ja krātuvē ir kavēšanās, tie ir kā uzlaboti sildītāji. Tādi rīki kā NVIDIA GPUDirect Storage novērš procesora starpnieka lomu, pārsūtot datus tieši no NVMe uz GPU atmiņu — tieši tas, kas nepieciešams lielu partiju apmācībai [4].
Bieži sastopamie labojumi:
-
NVMe pilnībā zibatmiņa karstām treniņu shardām.
-
Paralēlās failu sistēmas (Lustre, Spectrum Scale) daudzmezglu caurlaidspējai.
-
Asinhronie iekrāvēji ar sharding + prefetch, lai novērstu GPU dīkstāvi.
Praktiski padomi AI krātuves pārvaldībai 🛠️
-
Līmeņu pārvaldīšana : Karstie fragmenti NVMe/SSD diskā; novecojušu kopu arhivēšana objektu vai aukstajos līmeņos.
-
Dedup + delta : Saglabājiet bāzes līnijas vienreiz, paturiet tikai atšķirības + manifestus.
-
Dzīves cikla noteikumi : veco izvadu automātiska slāņošana un termiņa beigas [2].
-
3-2-1 noturība : Vienmēr glabājiet vairākas kopijas dažādos datu nesējos, vienu atsevišķi [3].
-
Instrumentācija : Trases caurlaidspēja, p95/p99 latentumi, neveiksmīgas nolasīšanas, izejošā informācija atkarībā no darba slodzes.
Ātrs (izdomāts, bet tipisks) gadījums 📚
Vīzijas komanda sāk darbu ar ~20 TB mākoņa objektu krātuvē. Vēlāk viņi sāk klonēt datu kopas dažādos reģionos eksperimentiem. Viņu izmaksas strauji pieaug — nevis pašas krātuves, bet gan izejošās datplūsmas . Viņi pārvieto karstās shardus uz NVMe tuvu GPU klasterim, saglabā kanonisku kopiju objektu krātuvē (ar dzīves cikla noteikumiem) un piesprauž tikai tos paraugus, kas tiem nepieciešami. Rezultāts: GPU ir noslogotāki, rēķini ir mazāki un uzlabojas datu higiēna.
Aploksnes aizmugurējā kapacitātes plānošana 🧮
Aptuvena formula aprēķināšanai:
Ietilpība ≈ (neapstrādāta datu kopa) × (replikācijas koeficients) + (iepriekš apstrādāti/paplašināti dati) + (kontrolpunkti + žurnāli) + (drošības rezerve ~15–30%)
Pēc tam pārbaudiet tā atbilstību caurlaidspējai. Ja iekrāvējiem katram mezglam ir nepieciešami ~2–4 GB/s ilgstoši, karstajiem ceļiem apsverat NVMe vai paralēlo failu sistēmu, kurā objektu krātuve ir pamatprincips.
Tas nav tikai par kosmosu 📊
Kad cilvēki runā par mākslīgā intelekta krātuves prasībām , viņi iztēlojas terabaitus vai petabaitus. Taču īstais triks ir līdzsvars: izmaksas pret veiktspēju, elastība pret atbilstību, inovācijas pret stabilitāti. Mākslīgā intelekta datu apjoms drīzumā nesamazināsies. Komandas, kas jau agrīnā stadijā iekļauj krātuvi modeļa izstrādē, izvairās no noslīkšanas datu purvos, un galu galā tās arī ātrāk apgūst zināšanas.
Atsauces
[1] Russakovsky et al. ImageNet liela mēroga vizuālās atpazīšanas izaicinājums (IJCV) — datu kopas mērogs un izaicinājums. Saite
[2] AWS — Amazon S3 cenas un izmaksas (datu pārsūtīšana, izejošā plūsma, dzīves cikla līmeņi). Saite
[3] CISA — 3-2-1 dublēšanas noteikumu ieteikums. Saite
[4] NVIDIA dokumenti — GPUDirect krātuves pārskats. Saite
[5] ICO — Apvienotās Karalistes GDPR noteikumi par starptautisku datu pārsūtīšanu. Saite