IA nuk është thjesht modele të shndritshme ose asistentë që flasin dhe imitojnë njerëzit. Pas të gjitha këtyre, fshihet një mal - ndonjëherë një oqean - me të dhëna. Dhe sinqerisht, ruajtja e këtyre të dhënave? Këtu zakonisht gjërat bëhen të ngatërruara. Qoftë duke folur për kanale njohjeje imazhesh apo trajnimin e modeleve gjigante gjuhësore, kërkesat për ruajtjen e të dhënave për IA-në mund të dalin shpejt jashtë kontrollit nëse nuk mendoni mirë. Le të analizojmë pse ruajtja është një "bishë" kaq e madhe, cilat mundësi janë në tryezë dhe si mund të menaxhoni koston, shpejtësinë dhe shkallën pa u lodhur shumë.
Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:
🔗 Shkenca e të dhënave dhe inteligjenca artificiale: E ardhmja e inovacionit
Duke eksploruar se si inteligjenca artificiale dhe shkenca e të dhënave nxisin inovacionin modern.
🔗 Inteligjenca artificiale e lëngshme: E ardhmja e inteligjencës artificiale dhe të dhënave të decentralizuara
Një vështrim mbi të dhënat e decentralizuara të inteligjencës artificiale dhe inovacionet në zhvillim.
🔗 Menaxhimi i të dhënave për mjetet e inteligjencës artificiale që duhet të shikoni
Strategjitë kryesore për të përmirësuar ruajtjen dhe efikasitetin e të dhënave të inteligjencës artificiale.
🔗 Mjetet më të mira të inteligjencës artificiale për analistët e të dhënave: Përmirësoni vendimmarrjen e analizës
Mjetet kryesore të inteligjencës artificiale që nxisin analizën e të dhënave dhe vendimmarrjen.
Pra… Çfarë e bën ruajtjen e të dhënave me anë të inteligjencës artificiale të dobishme? ✅
Nuk bëhet fjalë vetëm për "më shumë terabajt". Hapësira e ruajtjes së të dhënave, e cila është e përshtatshme për inteligjencën artificiale, ka të bëjë me përdorshmërinë, besueshmërinë dhe shpejtësinë e mjaftueshme si për trajnime ashtu edhe për ngarkesat e punës së nxjerrjes së përfundimeve.
Disa tipare dalluese që ia vlen të përmenden:
-
Shkallëzueshmëria : Kalimi nga GB në PB pa rishkruar arkitekturën tuaj.
-
Performanca : Latencia e lartë do t'i ngadalësojë GPU-të; ato nuk i tolerojnë pengesat.
-
Redundanca : Pamje të çastit, replikim, versionim - sepse eksperimentet dështojnë, dhe njerëzit gjithashtu.
-
Efikasiteti i kostos : Niveli i duhur, momenti i duhur; përndryshe, fatura shfaqet tinëz si një audit tatimor.
-
Afërsia me llogaritjen : Vendosni hapësirën ruajtëse pranë GPU-ve/TPU-ve ose kini kujdes me bllokimin e dërgimit të të dhënave.
Përndryshe, është si të përpiqesh të vësh në punë një Ferrari me karburant kositëseje - teknikisht lëviz, por jo për shumë kohë.
Tabela Krahasuese: Zgjedhjet e Zakonshme të Ruajtjes për IA-në
| Lloji i ruajtjes | Përshtatja më e mirë | Parku i Lojërave të Pazarit të Kostos | Pse funksionon (ose nuk funksionon) |
|---|---|---|---|
| Ruajtja e objekteve në renë kompjuterike | Startup-e dhe biznese të mesme | $$ (ndryshore) | Fleksibël, i qëndrueshëm, perfekt për mungesat e të dhënave; kini kujdes nga tarifat e daljes + rezultatet e kërkesave. |
| NAS në Lokal | Organizata më të mëdha me ekipe IT | $$$$ | Vonesa e parashikueshme, kontroll i plotë; shpenzime kapitale paraprake + kosto të vazhdueshme të operacioneve. |
| Reja Hibride | Konfigurime me përputhshmëri të lartë | $$$ | Kombinon shpejtësinë lokale me renë elastike; orkestrimi shton dhimbje koke. |
| Vargje të tëra me Flash | Studiues të fiksuar pas perfomancave | $$$$$ | IOPS/prodhim jashtëzakonisht i shpejtë; por TCO nuk është shaka. |
| Sistemet e Skedarëve të Shpërndarë | Zhvilluesit e IA-së / grupet HPC | $$–$$$ | Hyrje/Dalje paralele në shkallë serioze (Shkëlqim, Shkalla e Spektrit); ngarkesa e operacioneve është reale. |
Pse nevojat për të dhëna nga inteligjenca artificiale po shtohen në mënyrë shpërthyese 🚀
IA nuk po grumbullon vetëm selfie. Është e pangopur.
-
Sete trajnimi : Vetëm ILSVRC i ImageNet përmban ~1.2 milion imazhe të etiketuara, dhe korpuset specifike të domenit shkojnë shumë përtej kësaj [1].
-
Versionimi : Çdo ndryshim - etiketa, ndarje, shtesa - krijon një "të vërtetë" tjetër.
-
Të dhënat e transmetimit : Vizion i drejtpërdrejtë, telemetri, furnizime me sensorë… është një tub zjarri i vazhdueshëm.
-
Formatet e pastrukturuara : Tekst, video, audio, regjistra - shumë më të mëdhenj se tabelat SQL të pastra.
Është një bufe ku ha sa të duash, dhe modelja kthehet gjithmonë për ëmbëlsirë.
Cloud vs On-Local: Debati i Pafund 🌩️🏢
Cloud duket joshës: pothuajse i pafund, global, me pagesë sipas përdorimit. Derisa fatura juaj të tregojë tarifat dalëse - dhe papritmas kostot tuaja të "lira" të ruajtjes së të dhënave të ngjajnë me shpenzimet konkurruese të kompjuterave [2].
Nga ana tjetër, instalimi në vend ofron kontroll dhe performancë të shkëlqyer, por ju paguani edhe për pajisjet, energjinë, ftohjen dhe njerëzit që kujdesen për raftet.
Shumica e ekipeve vendosen në një mes të rrëmujshëm: hibride . Mbajini të dhënat e nxehta, të ndjeshme dhe me rendiment të lartë afër GPU-ve dhe arkivoni pjesën tjetër në nivele cloud.
Kostot e magazinimit që rriten 💸
Kapaciteti është vetëm shtresa sipërfaqësore. Kostot e fshehura grumbullohen:
-
Lëvizja e të dhënave : Kopjime ndër-rajonale, transferime ndër-cloud, madje edhe dalje të përdoruesve [2].
-
Redundanca : Ndjekja e skemës 3-2-1 (tre kopje, dy media, një jashtë faqes) merr hapësirë, por kursen situatën [3].
-
Energjia dhe ftohja : Nëse është rafti juaj, problemi është nxehtësia juaj.
-
Kompromise për latencën : Nivelet më të lira zakonisht nënkuptojnë shpejtësi rivendosjeje akullnajore.
Siguria dhe Pajtueshmëria: Prishës të Qetë të Marrëveshjeve 🔒
Rregulloret mund të diktojnë fjalë për fjalë se ku ndodhen bajtet. Sipas GDPR-së së Mbretërisë së Bashkuar , zhvendosja e të dhënave personale jashtë Mbretërisë së Bashkuar kërkon rrugë të ligjshme transferimi (SCC, IDTA ose rregulla të mjaftueshmërisë). Përkthim: dizajni juaj i ruajtjes duhet të "njohë" gjeografinë [5].
Bazat për të pjekur që nga dita e parë:
-
Enkriptimi - si në pushim ashtu edhe në udhëtim.
-
Qasje me privilegjin më të ulët + gjurmë auditimi.
-
Fshi mbrojtjet si pandryshueshmëria ose bllokimet e objekteve.
Pengesa në Performancë: Latencia është Vrasësi i Heshtur ⚡
GPU-të nuk e pëlqejnë pritjen. Nëse magazinimi vonohet, ato janë ngrohës të lavdëruar. Mjete si NVIDIA GPUDirect Storage eleminojnë ndërmjetësin e CPU-së, duke transportuar të dhënat direkt nga NVMe në memorien e GPU-së - pikërisht ajo që kërkon trajnimi i grupeve të mëdha [4].
Rregullime të zakonshme:
-
NVMe all-flash për copëza stërvitjeje të nxehta.
-
Sisteme skedarësh paralelë (Lustre, Spectrum Scale) për rendiment me shumë nyje.
-
Ngarkues asinkronë me sharding + prefetch për të parandaluar që GPU-të të mos punojnë në gjendje boshe.
Lëvizje praktike për menaxhimin e hapësirës së ruajtjes së inteligjencës artificiale 🛠️
-
Vendosja në nivele : Copëza të nxehta në NVMe/SSD; arkivimi i seteve të vjetra në nivele objektesh ose të ftohta.
-
Dedup + delta : Ruaj linjat bazë një herë, mbaj vetëm ndryshimet + manifestet.
-
Rregullat e ciklit jetësor : Vendosni automatikisht nivelin dhe skadoni rezultatet e vjetra [2].
-
Rezistenca 3-2-1 : Mbani gjithmonë kopje të shumëfishta, në media të ndryshme, me një të izoluar [3].
-
Instrumentimi : Rendimenti i gjurmës, vonesat p95/p99, leximet e dështuara, dalja nga ngarkesa e punës.
Një rast i shpejtë (i sajuar, por tipik) 📚
Një ekip vizionar fillon me ~20 TB në hapësirën e ruajtjes së objekteve në cloud. Më vonë, ata fillojnë të klonojnë grupe të dhënash nëpër rajone për eksperimente. Kostot e tyre rriten ndjeshëm - jo nga vetë hapësira e ruajtjes, por nga trafiku dalës . Ata zhvendosin shard-et e shpërndara në NVMe afër klasterit të GPU-së, mbajnë një kopje kanonike në hapësirën e ruajtjes së objekteve (me rregulla të ciklit jetësor) dhe fiksojnë vetëm mostrat që u nevojiten. Rezultati: GPU-të janë më të ngarkuara, faturat janë më të pakta dhe higjiena e të dhënave përmirësohet.
Planifikimi i Kapacitetit në Mbrapa Zarfit 🧮
Një formulë e përafërt për llogaritjen:
Kapaciteti ≈ (Grupi i të dhënave të papërpunuara) × (Faktori i replikimit) + (Të dhëna të parapërpunuara / të shtuara) + (Pikat e kontrollit + Logjet) + (Marzhi i sigurisë ~15–30%)
Pastaj, Sanity e kontrollon atë me rendimentin. Nëse ngarkuesit për nyje kanë nevojë për ~2–4 GB/s të qëndrueshëm, po shikoni NVMe ose FS paralele për shtigje të nxehta, me ruajtjen e objekteve si të vërtetën bazë.
Nuk ka të bëjë vetëm me hapësirën 📊
Kur njerëzit thonë se kërkesat për ruajtje të të dhënave nga inteligjenca artificiale (IA) , ata imagjinojnë terabajt ose petabajt. Por truku i vërtetë është ekuilibri: kostoja kundrejt performancës, fleksibiliteti kundrejt pajtueshmërisë, inovacioni kundrejt stabilitetit. Të dhënat e IA-së nuk do të pakësohen së shpejti. Ekipet që e përfshijnë ruajtjen e të dhënave herët në dizajnin e modelit shmangin mbytjen në moçalet e të dhënave - dhe përfundojnë duke u trajnuar edhe më shpejt.
Referencat
[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — shkalla dhe sfida e të dhënave. Lidhja
[2] AWS — Çmimet dhe kostot e Amazon S3 (transferimi i të dhënave, dalja, nivelet e ciklit jetësor). Lidhja
[3] CISA — Këshilla për rregullin e kopjes rezervë 3-2-1. Lidhja
[4] NVIDIA Docs — Përmbledhje e ruajtjes GPUDirect. Lidhja
[5] ICO — Rregullat e GDPR-së së Mbretërisë së Bashkuar mbi transferimet ndërkombëtare të të dhënave. Lidhja