Umetna inteligenca ni le bleščeči model ali govoreči asistent, ki posnemajo ljudi. Za vsem tem se skriva gora – včasih celo ocean – podatkov. In iskreno, shranjevanje teh podatkov? Tu se stvari običajno zapletejo. Ne glede na to, ali govorimo o cevovodih za prepoznavanje slik ali usposabljanju velikanskih jezikovnih modelov, zahteve glede shranjevanja podatkov za umetno inteligenco hitro uidejo izpod nadzora, če jih ne premislite. Poglejmo, zakaj je shranjevanje tako zahtevno, katere možnosti so na voljo in kako lahko žonglirate s stroški, hitrostjo in obsegom, ne da bi pri tem izgoreli.
Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:
🔗 Znanost o podatkih in umetna inteligenca: prihodnost inovacij
Raziskovanje, kako umetna inteligenca in podatkovna znanost spodbujata sodobne inovacije.
🔗 Umetna tekoča inteligenca: Prihodnost umetne inteligence in decentraliziranih podatkov
Pogled na decentralizirane podatke umetne inteligence in nastajajoče inovacije.
🔗 Upravljanje podatkov za orodja umetne inteligence, ki bi jih morali upoštevati
Ključne strategije za izboljšanje shranjevanja in učinkovitosti podatkov umetne inteligence.
🔗 Najboljša orodja umetne inteligence za analitike podatkov: Izboljšajte odločanje po analizi
Vrhunska orodja umetne inteligence, ki izboljšujejo analizo podatkov in odločanje.
Torej ... Kaj naredi shranjevanje podatkov z umetno inteligenco dobro? ✅
Ne gre samo za »več terabajtov«. Pravo shranjevanje, prijazno do umetne inteligence, pomeni, da je uporabno, zanesljivo in dovolj hitro tako za vadbene zagone kot za delovne obremenitve sklepanja.
Nekaj značilnosti, ki jih je vredno omeniti:
-
Prilagodljivost : Skakanje z GB na PB brez prepisovanja arhitekture.
-
Zmogljivost : Visoka latenca bo izčrpala grafične procesorje; ne odpuščajo ozkih grl.
-
Redundanca : Posnetki, replikacija, različice – ker poskusi odpovedo, in tudi ljudje odpovedo.
-
Stroškovna učinkovitost : Prava raven, pravi trenutek; sicer se račun prikrade kot davčna revizija.
-
Bližina računanja : Postavite shrambo poleg grafičnih procesorjev/teleskopskih procesorjev ali pa omejite dovajanje podatkov.
Sicer pa je to kot poskusiti poganjati Ferrarija na gorivo za kosilnico – tehnično gledano se premika, vendar ne za dolgo.
Primerjalna tabela: Pogoste možnosti shranjevanja za umetno inteligenco
| Vrsta shranjevanja | Najboljše prileganje | Stadion Cost Ballpark | Zakaj deluje (ali ne) |
|---|---|---|---|
| Shranjevanje objektov v oblaku | Zagonska podjetja in srednje velika podjetja | $$ (spremenljivo) | Prilagodljivo, vzdržljivo, idealno za podatkovna jezera; pazite na izhodne stroške + zadetke zahtev. |
| Lokalni NAS | Večje organizacije z IT ekipami | $$$$ | Predvidljiva zakasnitev, popoln nadzor; vnaprejšnji kapitalski stroški + tekoči operativni stroški. |
| Hibridni oblak | Nastavitve, ki zahtevajo veliko skladnosti | $$$ | Združuje lokalno hitrost z elastičnim oblakom; orkestracija pa povzroča težave. |
| Vse bliskovne pomnilniške enote | Raziskovalci, obsedeni z zmogljivostjo | $$$$$ | Smešno hitri IOPS/prepustnost; ampak skupni stroški lastništva niso šala. |
| Porazdeljeni datotečni sistemi | Razvijalci umetne inteligence / grozdi HPC | $$–$$$ | Vzporedni V/I v resnem obsegu (Lustre, Spectrum Scale); operativno breme je resnično. |
Zakaj potrebe po podatkih umetne inteligence eksplodirajo 🚀
Umetna inteligenca ne kopiči samo selfijev. Je požrešna.
-
Učni nabori : ImageNetov ILSVRC sam po sebi zbere ~1,2 milijona označenih slik, korpusi, specifični za domeno, pa to precej presegajo [1].
-
Verzioniranje : Vsaka sprememba – oznake, razdelitve, dopolnitve – ustvari novo »resnico«.
-
Pretočni vhodi : slika v živo, telemetrija, podatki senzorjev ... to je nenehen požarni cev.
-
Nestrukturirani formati : besedilo, video, zvok, dnevniki - veliko bolj obsežni kot urejene tabele SQL.
To je samopostrežni bife, kjer je dovoljeno jesti, in model se vedno vrne na sladico.
Oblak proti lokalnemu okolju: Neskončna razprava 🌩️🏢
Oblak izgleda mamljivo: skoraj neskončen, globalen, plačilo sproti. Dokler vaš račun ne prikaže stroškov izstopa – in nenadoma vaši »poceni« stroški shranjevanja konkurirajo stroškom računalništva [2].
Lokalna namestitev pa po drugi strani zagotavlja nadzor in izjemno zmogljivost, vendar plačujete tudi za strojno opremo, napajanje, hlajenje in ljudi, ki varujejo omare.
Večina ekip se odloči za neurejeno srednjo shemo: hibridne nastavitve. Vroče, občutljive in visokozmogljive podatke hranite blizu grafičnih procesorjev, preostale pa arhivirajte v oblačnih slojih.
Stroški skladiščenja, ki se prikradejo 💸
Zmogljivost je le površinska plast. Skriti stroški se kopičijo:
-
Premikanje podatkov : Kopiranje med regijami, prenosi med oblaki, celo izstop uporabnikov [2].
-
Redundanca : Upoštevanje pravila 3-2-1 (tri kopije, dva medija, eden zunaj lokacije) porabi prostor, a reši situacijo [3].
-
Napajanje in hlajenje : Če je težava v vašem ohišju, je težava v pregrevanju.
-
Kompromisi glede zakasnitve : Cenejše stopnje običajno pomenijo hitrosti obnove po ledeniških razmerah.
Varnost in skladnost: Tihi prelomni dejavniki 🔒
Predpisi lahko dobesedno določajo, kje so bajti. V skladu z britansko uredbo GDPR so za prenos osebnih podatkov iz Združenega kraljestva potrebne zakonite poti prenosa (standardne pogodbene klavzule, sporazumi o identifikaciji podatkov ali pravila o ustreznosti). Prevod: vaša zasnova shranjevanja mora »poznati« geografijo [5].
Osnove peke od prvega dne:
-
Šifriranje – tako med počitkom kot na potovanju.
-
Dostop z najmanjšimi privilegiji + revizijske sledi.
-
Izbrišite zaščite, kot so nespremenljivost ali zaklepanje objektov.
Ozka grla zmogljivosti: Zakasnitev je tihi ubijalec ⚡
Grafični procesorji ne marajo čakanja. Če shranjevanje zaostaja, so poveličani grelci. Orodja, kot je NVIDIA GPUDirect Storage , odpravljajo posrednika CPU-ja in prenašajo podatke neposredno iz NVMe v pomnilnik GPU-ja – točno to, kar si želi učenje velikih paketov [4].
Pogoste rešitve:
-
NVMe all-flash za vroče učne dele.
-
Vzporedni datotečni sistemi (Lustre, Spectrum Scale) za prepustnost več vozlišč.
-
Asinhroni nalagalniki s shardingom + prefetchom za preprečevanje mirovanja grafičnih procesorjev.
Praktični koraki za upravljanje shrambe umetne inteligence 🛠️
-
Razvrščanje : Vroči delčki na NVMe/SSD; arhiviranje zastarelih naborov v objektne ali hladne sloje.
-
Dedup + delta : Osnovne vrednosti shranite enkrat, ohranite samo razlike + manifeste.
-
Pravila življenjskega cikla : Samodejno določanje stopenj in potekanje starih izhodov [2].
-
Odpornost 3-2-1 : Vedno hranite več kopij na različnih medijih, pri čemer je ena izolirana [3].
-
Instrumentacija : pretočnost sledenja, latence p95/p99, neuspešna branja, izhod glede na delovno obremenitev.
Hiter (izmišljen, a tipičen) primer 📚
Vizualna ekipa začne s približno 20 TB shrambe za objekte v oblaku. Kasneje začnejo klonirati nabore podatkov po regijah za poskuse. Njihovi stroški se močno povečajo – ne zaradi same shrambe, temveč zaradi izhodnega prometa . Vroče delce premaknejo v NVMe blizu gruče GPU, hranijo kanonično kopijo v shrambi objektov (s pravili življenjskega cikla) in pripnejo le vzorce, ki jih potrebujejo. Rezultat: GPU-ji so bolj obremenjeni, računi so nižji in higiena podatkov se izboljša.
Načrtovanje zmogljivosti na zadnji strani kuverte 🧮
Groba formula za oceno:
Zmogljivost ≈ (surov nabor podatkov) × (faktor replikacije) + (predhodno obdelani/razširjeni podatki) + (kontrolne točke + dnevniki) + (varnostna meja ~15–30 %)
Nato preverite prepustnost. Če nalagalniki na vozlišče potrebujejo ~2–4 GB/s, potem za vroče poti iščete NVMe ali vzporedne datotečne sisteme, pri čemer je shranjevanje objektov osnova.
Ne gre samo za vesolje 📊
Ko ljudje rečejo zahteve za shranjevanje umetne inteligence , si predstavljajo terabajte ali petabajte. Toda pravi trik je v ravnovesju: stroški proti zmogljivosti, prilagodljivost proti skladnosti, inovacije proti stabilnosti. Podatki umetne inteligence se ne bodo kmalu zmanjševali. Ekipe, ki shranjevanje zgodaj vključijo v načrtovanje modelov, se izognejo utapljanju v podatkovnih močvirjih – in na koncu se tudi hitreje usposabljajo.
Reference
[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) – obseg in izziv nabora podatkov. Povezava
[2] AWS – Amazon S3 Cenik in stroški (prenos podatkov, izhod, stopnje življenjskega cikla). Povezava
[3] CISA – Svetovalno obvestilo o pravilih varnostnega kopiranja 3-2-1. Povezava
[4] NVIDIA Docs – Pregled shrambe GPUDirect. Povezava
[5] ICO – Pravila Združenega kraljestva o GDPR o mednarodnem prenosu podatkov. Povezava