AI üçün məlumatların saxlanması tələbləri: Həqiqətən bilməli olduğunuz şey

Süni intellekt sadəcə insanları təqlid edən parlaq modellər və ya danışan köməkçilər deyil. Bütün bunların arxasında bir dağ - bəzən bir okean - məlumat var. Və düzünü desəm, bu məlumatları saxlamaq? Burada işlər adətən qarışıq olur. İstər təsvirin tanınması boru kəmərlərindən danışırsınız, istərsə də nəhəng dil modellərini öyrədirsiniz, AI üçün məlumatların saxlanması tələbləri, əgər bunu başa düşməsəniz, tez bir zamanda nəzarətdən çıxa bilər. Saxlamanın niyə belə bir heyvan olduğunu, masada hansı seçimlərin olduğunu və yanmadan dəyəri, sürəti və miqyasını necə idarə edə biləcəyinizi izah edək.

Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:

🔗 Məlumat elmi və süni intellekt: innovasiyanın gələcəyi
AI və məlumat elminin müasir innovasiyaları necə idarə etdiyini araşdırın.

🔗 Süni maye intellekt: AI və mərkəzləşdirilməmiş məlumatların gələcəyi
Mərkəzləşdirilməmiş AI məlumatlarına və ortaya çıxan yeniliklərə nəzər salın.

🔗 Baxmalı olduğunuz AI alətləri üçün məlumatların idarə edilməsi
AI məlumatlarının saxlanması və səmərəliliyinin artırılması üçün əsas strategiyalar.

🔗 Məlumat analitikləri üçün ən yaxşı süni intellekt vasitələri: Analiz qərarlarının qəbulunu təkmilləşdirin
Məlumatların təhlilini və qərar qəbulunu artıran ən yaxşı AI alətləri.

Belə ki... AI məlumat saxlanmasını yaxşı edən nədir? ✅

Bu, sadəcə “daha ​​çox terabayt” deyil. həm məşq qaçışları, həm də nəticə çıxarmaq üçün iş yükü üçün yararlı, etibarlı və kifayət qədər sürətli olmaqdan ibarətdir

Bir neçə əlaməti qeyd etməyə dəyər:

• Ölçeklenebilirlik : Memarlığınızı yenidən yazmadan GB-dan PB-lərə keçid.

• Performans : Yüksək gecikmə GPU-ları ac ​​qalacaq; darboğazları bağışlamırlar.

• Artıqlıq : Anlıq görüntülər, replikasiya, versiya - çünki təcrübələr pozulur və insanlar da bunu edirlər.

• Xərc-səmərəlilik : Doğru səviyyə, doğru an; əks halda, qanun layihəsi vergi yoxlaması kimi gizlicə ortaya çıxır.

• Hesablamaya yaxınlıq : Yaddaşı GPU/TPU-ların yanına qoyun və ya məlumatın çatdırılma boğulmasına baxın.

Əks halda, bu, Ferrari-ni qazonbiçən yanacaqla idarə etməyə çalışmaq kimidir - texniki cəhətdən o, hərəkət edir, lakin uzun müddət deyil.

Müqayisə Cədvəli: AI üçün ümumi saxlama seçimləri

Niyə AI məlumat ehtiyacları artır 🚀

Süni intellekt təkcə selfiləri yığmaq deyil. Bu acizdir.

• Təlim dəstləri : ImageNet-in ILSVRC tək başına ~1.2M etiketli şəkilləri paketləyir və domenə xas korporasiya bundan daha da irəli gedir [1].

• Versiyalaşdırma : Hər bir düzəliş - etiketlər, bölmələr, genişləndirmələr - başqa bir "həqiqət" yaradır.

• Axın girişləri : Canlı görmə, telemetriya, sensor ötürücülər… bu, daimi yanğın hortumudur.

• Strukturlaşdırılmamış formatlar : Mətn, video, audio, qeydlər - səliqəli SQL cədvəllərindən daha böyükdür.

Bu, yeyə biləcəyiniz bir bufetdir və model həmişə desert üçün qayıdır.

Cloud vs On-Premises: Bitməyən Debat 🌩️🏢

Bulud cazibədar görünür: sonsuza yaxın, qlobal, getdikcə ödəyin. Fakturanızda çıxış xərcləri - və birdən sizin “ucuz” saxlama xərcləriniz rəqib hesablama xərclərinə [2].

On-prem, digər tərəfdən, nəzarət və güclü performans verir, lakin siz həm də aparat, güc, soyutma və uşaq baxıcıları üçün insanlara pul ödəyirsiniz.

Əksər komandalar qarışıq ortada yerləşir: hibrid quraşdırmalar. İsti, həssas, yüksək ötürmə qabiliyyətinə malik məlumatları GPU-lara yaxın saxlayın və qalanını bulud səviyyələrində arxivləşdirin.

Qaçan Saxlama Xərcləri 💸

Tutum yalnız səth təbəqəsidir. Gizli xərclər yığılır:

• Məlumatların hərəkəti : Regionlararası nüsxələr, buludlar arası köçürmələr, hətta istifadəçi çıxışı [2].

• Artıqlıq : 3-2-1- (üç nüsxə, iki media, bir saytdan kənar) yer yeyir, lakin günə qənaət edir [3].

• Güc və soyutma : Əgər bu sizin rafınızdırsa, istilik probleminizdir.

• Gecikmə mübadilələri : Daha ucuz səviyyələr adətən buzlaqların bərpa sürəti deməkdir.

Təhlükəsizlik və Uyğunluq: Sakit Sövdələşmələr 🔒

Qaydalar baytların harada yaşadığını hərfi mənada diktə edə bilər. Böyük Britaniyanın GDPR-ə əsasən , fərdi məlumatların Böyük Britaniyadan kənara daşınması qanuni ötürmə marşrutları (SCC, IDTA və ya adekvatlıq qaydaları) tələb edir. Tərcümə: saxlama dizaynınız coğrafiyanı “bilməlidir” [5].

İlk gündən bişirmək üçün əsaslar:

• Şifrələmə - həm istirahət, həm də səyahət.

• Ən az imtiyazlı giriş + audit yolları.

• Dəyişməzlik və ya obyekt kilidləri kimi qorumaları silin

Performans darboğazları: Gecikmə Səssiz Qatildir ⚡

GPU-lar gözləməyi sevmirlər. Saxlama gecikirsə, onlar şöhrətlənmiş qızdırıcılardır. NVIDIA GPUDirect Storage kimi alətlər CPU vasitəçisini kəsərək məlumatları birbaşa NVMe-dən GPU yaddaşına köçürdü - məhz böyük toplu təlimin arzuladığı şey [4].

Ümumi düzəlişlər:

• İsti məşq parçaları üçün NVMe tam flaş.

• Çox qovşaqlı ötürmə qabiliyyəti üçün paralel fayl sistemləri (Lustre, Spectrum Scale).

• GPU-ların boş işləməməsi üçün sharding + prefetch ilə asinxron yükləyicilər.

AI yaddaşını idarə etmək üçün praktiki hərəkətlər 🛠️

• Səviyyə : NVMe/SSD-də isti parçalar; köhnə dəstləri obyekt və ya soyuq səviyyələrə arxivləşdirin.

• Dedup + delta : Əsas xətləri bir dəfə saxlayın, yalnız fərqləri + manifestləri saxlayın.

• Yaşayış dövrü qaydaları : Köhnə çıxışları avtomatik səviyələndirin və müddəti bitsin [2].

• 3-2-1 davamlılıq : Həmişə birdən çox nüsxəni müxtəlif mediada, biri təcrid olunmuş halda saxlayın [3].

• Alətlər : Ötürmə qabiliyyətini, p95/p99 gecikmələrini, uğursuz oxunmaları, iş yükü ilə çıxışı izləyin.

Sürətli (Uydurma, lakin Tipik) Case 📚

Görmə qrupu bulud obyektlərinin saxlanmasında ~20 TB ilə işə başlayır. Daha sonra təcrübələr üçün regionlar üzrə verilənlər bazasını klonlaşdırmağa başlayırlar. Onların xərcləri balon - anbarın özündən deyil, çıxış trafikindən . Onlar qaynar parçaları GPU klasterinə yaxın NVMe-yə köçürür, obyekt anbarında (yaşayış dövrü qaydaları ilə) kanonik nüsxəni saxlayır və yalnız onlara lazım olan nümunələri bağlayır. Nəticə: GPU-lar daha məşğul olur, hesablar daha az olur və məlumatların gigiyenası yaxşılaşır.

Zərfin Arxasında Tutum Planlaması 🧮

Təxmini hesablama düsturu:

Tutum ≈ (Xam Data Set) × (Replikasiya Faktoru) + (Əvvəlcədən İşlənmiş / Artırılmış Məlumat) + (Yoxlama nöqtələri + Qeydlər) + (Təhlükəsizlik Marjası ~15–30%)

Sonra ağlı başında olma qabiliyyətinə görə yoxlayın. Hər node yükləyicilərinin ~2–4 GB/s davamlı işləməsi lazımdırsa, siz obyektin saxlanması əsas həqiqət kimi isti yollar üçün NVMe və ya paralel FS-ə baxırsınız.

Bu Tək Kosmosdan Deyil 📊

AI yaddaş tələbləri dedikdə , terabayt və ya petabaytları təsvir edirlər. Lakin əsl hiylə balansdır: xərclə performans, çeviklik ilə uyğunluq, innovasiya ilə sabitlik. AI məlumatları tezliklə azalmayacaq. Yaddaşları model dizaynına qatlayan komandalar məlumat bataqlıqlarında boğulmaqdan çəkinirlər - və onlar da daha sürətli məşq edirlər.

İstinadlar

[1] Russakovski və b. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — verilənlər bazası miqyası və problemi. Link
[2] AWS — Amazon S3 Qiymətləndirmə və xərclər (məlumatların ötürülməsi, çıxış, həyat dövrü səviyyələri). Link
[3] CISA — 3-2-1 ehtiyat qayda məsləhəti. Link
[4] NVIDIA Sənədləri — GPUDirect Storage icmalı. Link
[5] ICO — Beynəlxalq məlumat ötürülməsi ilə bağlı Böyük Britaniyanın GDPR qaydaları. Link

Rəsmi AI köməkçisi mağazasında ən son AI-ni tapın

Haqqımızda