AI儲存：優化AI工作負載的效能和可擴展性– Luisuantech

人工智慧的爆炸性成長創造了前所未有的資料儲存和管理需求。現代人工智慧系統，特別是那些專注於深度學習儲存和機器學習儲存，需要存取通常達到PB甚至EB規模的海量資料集。專為不同工作負載設計的傳統儲存解決方案經常無法滿足人工智慧應用程式的獨特效能特徵，從而在訓練和推理階段造成重大瓶頸。

這本綜合指南探討了以下專業領域AI存儲，解決關鍵概念、挑戰和創新解決方案，使組織能夠優化其人工智慧基礎設施。我們將檢查如何正確人工智慧儲存解決方案可以顯著提高模型訓練效率、降低成本並加快AI驅動計劃的洞察時間。

了解人工智慧資料生命週期

人工智慧應用程式中的資料旅程遵循從收集到模型部署的複雜生命週期，每個階段都有不同的儲存需求。初始資料擷取通常涉及來自不同來源的原始非結構化數據，需要能夠處理各種格式和快速寫入的靈活儲存。當資料在前置處理、清理和增強階段移動時，儲存體系統必須同時支援大型循序和隨機存取模式。

在活動期間模型訓練儲存階段，儲存基礎架構面臨最苛刻的工作負載。訓練演算法需要快速存取大量資料集，效能直接影響GPU利用率和整體訓練時間。的最終部署階段人工智慧模型儲存引入了不同的要求，更著重於推理操作的可靠性、可用性和低延遲存取。

數據瓶頸問題

I/O效能已成為AI模型訓練的主要限制因素。隨著GPU變得呈指數級增長，它們處理數據的能力已遠遠超過傳統存儲系統所能提供的能力。這就造成了一種昂貴的情況GPU儲存資源閒置等待數據，從而顯著降低整體系統效率並增加訓練時間。

訓練現代人工智慧模型所需的大量資料加劇了這個問題。早期的深度學習模型使用千兆位元組規模的資料集，而當代系統通常需要PB級的訓練資料。這種規模需要專門針對AI訓練data storage這可以提供巨大的容量和卓越的性能。

高速隨機存取和並行I/O功能對於訓練期間的高效資料載入至關重要。與主要使用順序存取模式的傳統工作負載不同，AI訓練涉及跨大量資料集的隨機存取，作為模型範例訓練範例。這導致了專業化的發展AI緩存使經常存取的資料更靠近運算資源的解決方案，顯著減少延遲並緩解I/O瓶頸。

AI訓練的金鑰儲存需求

高吞吐量和低延遲是不可協商的要求AI訓練storage.吞吐量決定了可以將多少數據傳遞到飢餓的GPU，而延遲則影響了處理單個請求的速度。最有效的人工智慧儲存解決方案同時提供高頻寬和低延遲，確保運算資源得到充分利用。

大規模可擴展性是另一個關鍵要求。隨著新訓練資料的出現，人工智慧資料集不斷成長，儲存系統必須無縫擴展，而不會中斷正在進行的營運。理想AI存儲解決方案支援縱向擴展和橫向擴展模型，使組織能夠根據其數據需求擴展其基礎設施。

資料完整性和安全性是人工智慧儲存系統的首要考慮因素。訓練資料集通常代表著大量的時間和資源投資，它們的遺失或損壞可能會使專案倒退數月。此外，許多資料集包含敏感或專有訊息，需要透過加密、存取控制和稽核功能進行強大的保護。

將AI訓練儲存與GPU系統整合

高效能儲存和GPU資源之間的協同作用對於AI訓練效率至關重要。新GPU儲存架構旨在跟上當代加速器的巨大處理能力，確保資料在需要時可用，而不會造成瓶頸。

有效的整合需要仔細考慮儲存和運算資源之間的互連技術。NVMe-oF（NVMe over Fabrics）等高速網路選項可讓儲存系統以最小的延遲將資料傳送到GPU，從而最大限度地提高運算效率。目標是創建一個平衡的系統，使數據以盡可能快的速度流向處理器，從而消除空閒循環並減少訓練時間。

傳統儲存與人工智慧特定儲存

傳統的SAN和NAS解決方案雖然對一般企業工作負載有效，但通常被證明不足以應對AI應用。這些系統專為不同的存取模式和效能特徵而設計，通常優先考慮一致性和可靠性而不是原始吞吐量。專業要求AI訓練data storage推動了向專為人工智慧工作負載設計的解決方案的範式轉變。

人工智慧特定的儲存系統認識到模型訓練工作負載的獨特特徵，包括大規模並行存取、主要面向讀取的模式以及巨大的資料集大小。這些解決方案實施了針對這些模式進行最佳化的架構創新，為人工智慧應用程式提供比通用儲存系統更好的效能。

AI儲存架構的類型

基於閃存的存儲已成為高性能的基石AI存儲基礎設施。NVMe-oF（Non-Volatile Memory Express over Fabrics）和全閃存陣列提供為數據需求量大的GPU集群提供所需的低延遲和高IOPS。快閃記憶體儲存體卓越的隨機存取效能使其特別適合AI訓練工作負載的存取模式。

Lustre和GPFS等平行檔案系統代表了人工智慧儲存解決方案的另一個重要類別。這些系統擅長處理來自多個計算節點的大量並發讀取請求，使其成為分散式訓練場景的理想選擇。它們聚合多個存儲節點性能的能力使它們能夠提供大規模AI訓練作業所需的巨大帶寬。

物件儲存在管理用於AI訓練的大量非結構化資料方面發揮著至關重要的作用。與S3相容的物件儲存系統提供幾乎無限的可擴展性和經濟高效的容量，用於儲存大量資料集。雖然由於延遲較高，通常不用於主動訓練，但物件儲存可作為封存資料和存取頻率較低的資料集的絕佳儲存庫。

人工智慧快取的作用

AI緩存解決方案代表了現代人工智慧基礎設施中的關鍵最佳化層。這些系統的工作原理是使經常存取的資料更靠近運算資源，從而顯著減少存取延遲並最大限度地減少I/O瓶頸。有效的快取可以確保GPU以最小的延遲接收資料，從而提高整體訓練效能。

不同的快取策略在AI工作負載中具有不同的用途。L1快取通常直接駐留在GPU或系統記憶體中，提供對活躍使用資料的最快存取。L2快取可能會利用直接連接到運算節點的快速NVMe存儲，提供更大的容量，同時保持出色的效能。分散式快取解決方案跨越多個節點，建立共用快取集區，使整個運算叢集受益。

複雜的快取演算法預測接下來需要哪些數據，在訓練過程請求之前將其預先載入到快取中。這種主動方法進一步減少了等待時間，並有助於保持高GPU利用率。有效性AI緩存實施直接影響訓練效率，使其成為高效能人工智慧基礎設施的重要組成部分。

探索智慧運算儲存

智慧運算儲存代表了一種將運算能力直接與儲存系統整合的新興範式。這些解決方案將某些處理任務移近資料所在的位置，從而減少跨網路傳輸大量資料集的需要。透過在儲存層執行初始資料過濾、轉換或增強，這些系統可以大幅減少必須移至運算資源的資料量。

一些智慧儲存系統使用配備專用處理器的智慧控制器來優化資料移動和處理。這些控制器可以在資料到達主要訓練處理器之前執行資料解碼、歸一化甚至初步特徵提取等操作。這種方法卸載了中央GPU的工作並減少了I/O要求。

邊緣運算場景特別受益於智慧運算儲存解決方案。在分散式人工智慧應用中，資料可能在多個邊緣位置產生，智慧儲存系統可以在將精煉資料傳輸到中央訓練設施之前進行初步處理。這種架構降低了頻寬需求，並可以提高整體系統的回應能力。

將儲存與工作流程相符

選擇正確的儲存解決方案需要仔細考慮手頭的特定人工智慧任務。訓練工作負載需要最高的效能，其中低延遲和高輸送量至關重要。推理工作負載雖然仍然對效能敏感，但可能會優先考慮一致性和可用性而不是原始速度。資料準備和預處理階段仍可能受益於不同的儲存特性，通常平衡容量和效能需求。

組織在設計時必須評估成本、效能和可擴展性之間的權衡AI存儲基礎設施。沒有一個解決方案可以同時優化所有三個維度，需要符合組織優先事項和工作負載特徵的深思熟慮的架構。分層儲存方法通常提供最佳平衡，根據存取模式和效能需求將資料放置在適當的儲存類別中。

優化資料管道

高效的資料管道對於最大化人工智慧儲存投資的價值至關重要。從資料攝取到模型訓練，每個步驟都必須進行最佳化，以最大限度地減少瓶頸並確保資料流暢。有效的管道設計不僅考慮儲存效能，還考慮資料格式、傳輸機制和預處理要求。

資料版本控制代表另一個重要考慮因素模型訓練儲存.隨著資料集的發展和模型的重新訓練，維護版本歷史記錄可以實現實驗之間的可重現性和比較。原生支援版本控制或與版本控制系統整合的儲存系統為管理AI開發的迭代性質提供了顯著的優勢。

儲存層的預處理可以顯著提高整體管道效率。透過在更靠近資料儲存位置執行資料解碼、調整大小或增強等操作，系統可以減少傳輸到運算資源的資料量，並從寶貴的GPU週期中卸載工作。這種方法需要儲存和運算資源之間的緊密整合，但可以顯著提高效能。

安全與合規

強大的資料治理對於人工智慧模型儲存，特別是在處理敏感或受監管的資訊時。必須仔細設計存取控制，以確保只有授權的使用者和程序才能存取訓練資料和模型成品。靜態和傳輸中的加密可以防止未經授權存取有價值的智慧財產權和敏感資訊。

醫療保健和金融等行業面臨影響人工智慧儲存策略的特定合規要求。法規可能會規定資料的儲存位置、必須如何保護資料以及必須保留多長時間。專為這些受監管環境設計的儲存解決方案包含不可變備份、全面的稽核記錄和精細的存取控制等功能，以履行合規性義務。

讓您的基礎設施面向未來

運算儲存和以記憶體為中心的運算等新興技術有望進一步重塑人工智慧儲存格局。運算儲存將處理能力直接轉移到儲存設備中，從而實現來源資料過濾和轉換。以記憶體為中心的架構模糊了儲存和記憶體之間的界限，有可能完全消除傳統的儲存瓶頸。

組織在設計人工智慧儲存策略時應考慮這些新興趨勢。選擇能夠適應新技術的靈活、可擴展的解決方案可確保投資隨著領域的發展而保持相關性。最面向未來的方法優先考慮互通性和標準合規性，避免可能限制未來選擇的專有技術。