Umelá inteligencia nie je len okázalé modely alebo hovoriaci asistenti, ktorí napodobňujú ľudí. Za tým všetkým sa skrýva hora – niekedy aj oceán – dát. A úprimne, ukladanie týchto dát? Tu sa veci zvyčajne komplikujú. Či už hovoríme o systémoch rozpoznávania obrázkov alebo o trénovaní obrovských jazykových modelov, požiadavky na ukladanie dát pre umelú inteligenciu sa môžu rýchlo vymknúť spod kontroly, ak si ich nepremyslíte. Poďme si rozobrať, prečo je úložisko takou beštiou, aké možnosti sú k dispozícii a ako môžete žonglovať s nákladmi, rýchlosťou a škálovaním bez toho, aby ste sa vyčerpali.
Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:
🔗 Dátová veda a umelá inteligencia: Budúcnosť inovácií
Skúmanie toho, ako umelá inteligencia a dátová veda poháňajú moderné inovácie.
🔗 Umelá tekutá inteligencia: Budúcnosť umelej inteligencie a decentralizovaných dát
Pohľad na decentralizované dáta umelej inteligencie a vznikajúce inovácie.
🔗 Správa údajov pre nástroje umelej inteligencie, ktoré by ste si mali pozrieť
Kľúčové stratégie na zlepšenie ukladania údajov a efektívnosti umelej inteligencie.
🔗 Najlepšie nástroje umelej inteligencie pre dátových analytikov: Zlepšite rozhodovanie v oblasti analýz
Najlepšie nástroje umelej inteligencie, ktoré zlepšujú analýzu údajov a rozhodovanie.
Takže… Čo robí úložisko dát s umelou inteligenciou dobrým? ✅
Nejde len o „viac terabajtov“. Skutočné úložisko priateľské k umelej inteligencii znamená byť použiteľné, spoľahlivé a dostatočne rýchle pre tréningové behy aj inferenčné úlohy.
Niekoľko charakteristických znakov, ktoré stoja za zmienku:
-
Škálovateľnosť : Prechod z GB na PB bez prepisovania architektúry.
-
Výkon : Vysoká latencia vyčerpá grafické procesory; neodpúšťajú úzke miesta.
-
Redundancia : Snímky, replikácia, verziovanie – pretože experimenty sa kazia a ľudia tiež.
-
Nákladová efektívnosť : Správna úroveň, správny okamih; inak sa účet prikradne ako daňová kontrola.
-
Blízkosť k výpočtu : Umiestnite úložisko vedľa GPU/TPU alebo sledujte, ako sa obmedzuje doručovanie údajov.
Inak je to ako snažiť sa prevádzkovať Ferrari na palivo z kosačky na trávu – technicky sa síce hýbe, ale nie nadlho.
Porovnávacia tabuľka: Bežné možnosti úložiska pre umelú inteligenciu
| Typ úložiska | Najlepšie prispôsobenie | Nákladový štadión | Prečo to funguje (alebo nie) |
|---|---|---|---|
| Cloudové objektové úložisko | Startupy a stredne veľké prevádzky | $$ (variabilná) | Flexibilné, odolné, ideálne pre dátové jazerá; pozor na poplatky za výstup + požiadavky. |
| Lokálne NAS | Väčšie organizácie s IT tímami | $$$$ | Predvídateľná latencia, plná kontrola; počiatočné kapitálové výdavky + priebežné prevádzkové náklady. |
| Hybridný cloud | Nastavenia náročné na dodržiavanie predpisov | $$$ | Kombinuje lokálnu rýchlosť s elastickým cloudom; orchestrácia pridáva starosti. |
| Polia typu All-Flash | Výskumníci posadnutí výkonom | $$$$$ | Neuveriteľne rýchle IOPS/priepustnosť; ale celkové náklady na vlastníctvo nie sú vtip. |
| Distribuované súborové systémy | Vývojári umelej inteligencie / klastre HPC | $$–$$$ | Paralelný I/O vo veľkom meradle (Lustre, Spectrum Scale); prevádzková záťaž je reálna. |
Prečo potreby údajov o umelej inteligencii prudko rastú 🚀
Umelá inteligencia nielen hromadí selfie. Je nenásytná.
-
Trénovacia množina : Samotný ILSVRC od ImageNetu obsahuje ~1,2 milióna označených obrázkov a korpusy špecifické pre danú oblasť idú oveľa ďalej [1].
-
Verzionovanie : Každá úprava – označenia, rozdelenia, rozšírenia – vytvára ďalšiu „pravdu“.
-
Streamovacie vstupy : Živé videnie, telemetria, signály zo senzorov… je to neustála požiarna hadica.
-
Neštruktúrované formáty : text, video, zvuk, protokoly - oveľa objemnejšie ako prehľadné SQL tabuľky.
Je to bufet s neobmedzeným príjmom a modelka sa vždy vracia na dezert.
Cloud vs. lokálne riešenia: Nekonečná debata 🌩️🏢
Cloud vyzerá lákavo: takmer nekonečný, globálny, s platbou podľa spotreby. Až kým sa na faktúre nezobrazia poplatky za odosielanie dát – a zrazu vaše „lacné“ náklady na úložisko konkurujú výdavkom na výpočty [2].
Na druhej strane, lokálne vybavovanie poskytuje kontrolu a stabilný výkon, ale platíte aj za hardvér, napájanie, chladenie a ľudí, ktorí strážia stojany.
Väčšina tímov sa uspokojí s chaotickým stredom: hybridnými nastaveniami. Uchovávajte horúce, citlivé a vysokopriepustné dáta blízko grafických procesorov a zvyšok archivujte v cloudových vrstvách.
Náklady na skladovanie, ktoré sa nenápadne zvyšujú 💸
Kapacita je len povrchová vrstva. Skryté náklady sa hromadia:
-
Presun údajov : Kópie medzi regiónmi, prenosy medzi cloudmi, dokonca aj výstup používateľov [2].
-
Redundancia : Dodržiavanie metódy 3-2-1 (tri kópie, dve médiá, jedno mimo pracoviska) zaberá miesto, ale šetrí situáciu [3].
-
Napájanie a chladenie : Ak je to váš rack, je to váš problém s teplom.
-
Kompromisy latencie : Lacnejšie úrovne zvyčajne znamenajú rýchlejšie obnovovanie po ľadovci.
Bezpečnosť a súlad s predpismi: Tiché riešenia problémov 🔒
Predpisy môžu doslova diktovať, kde sa bajty nachádzajú. Podľa britského GDPR si presun osobných údajov zo Spojeného kráľovstva vyžaduje zákonné prenosové trasy (standardné zmluvné doložky, IDTA alebo pravidlá primeranosti). Preklad: váš návrh úložiska musí „poznať“ geografiu [5].
Základy pečenia od prvého dňa:
-
Šifrovanie – počas odpočinku aj na cestách.
-
Prístup s najnižšími privilégiami + audítorské záznamy.
-
Odstráňte ochrany, ako napríklad nemennosť alebo zámky objektov.
Úzke miesta vo výkone: Latencia je tichý zabijak ⚡
GPU nemajú rady čakanie. Ak úložisko oneskorene pracuje, sú to len ohromujúce ohrievače. Nástroje ako NVIDIA GPUDirect Storage eliminujú sprostredkovateľa CPU a prenášajú dáta priamo z NVMe do pamäte GPU – presne to, čo trénovanie veľkých dávok vyžaduje [4].
Bežné opravy:
-
NVMe all-flash pre horúce tréningové shardy.
-
Paralelné súborové systémy (Lustre, Spectrum Scale) pre priepustnosť viacerých uzlov.
-
Asynchrónne zavádzače so shardingom a predbežným načítaním, aby sa zabránilo nečinnosti GPU.
Praktické kroky na správu úložiska s umelou inteligenciou 🛠️
-
Vrstvenie : Horúce úložiská na NVMe/SSD; archivácia zastaraných sád do objektových alebo studených vrstiev.
-
Dedup + delta : Uložiť základné hodnoty raz, ponechať iba rozdiely + manifesty.
-
Pravidlá životného cyklu : Automatické vrstvenie a expirácia starých výstupov [2].
-
Odolnosť 3-2-1 : Vždy uchovávajte viacero kópií na rôznych médiách, pričom jedna je izolovaná [3].
-
Inštrumentácia : Priepustnosť sledovania, latencie p95/p99, neúspešné čítania, výstup podľa pracovnej záťaže.
Rýchly (vymyslený, ale typický) prípad 📚
Tím pre víziu začína s ~20 TB v cloudovom objektovom úložisku. Neskôr začnú klonovať súbory údajov naprieč regiónmi pre experimenty. Ich náklady prudko rastú – nie kvôli samotnému úložisku, ale kvôli výstupnej prevádzke . Presunú horúce shardy do NVMe blízko klastra GPU, uchovajú kanonickú kópiu v objektovom úložisku (s pravidlami životného cyklu) a pripnú iba vzorky, ktoré potrebujú. Výsledok: GPU sú vyťaženejšie, účty sú nižšie a hygiena údajov sa zlepšuje.
Plánovanie kapacity na pozadí 🧮
Hrubý vzorec na odhad:
Kapacita ≈ (nespracovaná množina údajov) × (replikačný faktor) + (predspracované/rozšírené údaje) + (kontrolné body + protokoly) + (bezpečnostná rezerva ~15–30 %)
Potom to skontrolujte z hľadiska priepustnosti. Ak zavádzače na uzol potrebujú trvalo ~2–4 GB/s, pre aktívne cesty sa pozeráte na NVMe alebo paralelné súborové systémy s objektovým úložiskom ako základnou podmienkou.
Nejde len o priestor 📊
Keď ľudia hovoria o požiadavkách na úložisko umelej inteligencie , predstavujú si terabajty alebo petabajty. Skutočným trikom je však rovnováha: náklady vs. výkon, flexibilita vs. súlad s predpismi, inovácia vs. stabilita. Dáta umelej inteligencie sa v dohľadnej dobe nezmenšia. Tímy, ktoré včas začlenia úložisko do návrhu modelu, sa vyhnú utopeniu v dátových močiaroch – a nakoniec sa aj rýchlejšie školia.
Referencie
[1] Russakovsky a kol. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) – rozsah a výzva v oblasti rozpoznávania dát. Odkaz
[2] AWS – Cena a náklady Amazon S3 (prenos dát, výstup, úrovne životného cyklu). Odkaz
[3] CISA – Odporúčanie k pravidlám zálohovania 3-2-1. Odkaz
[4] NVIDIA Docs – Prehľad úložiska GPUDirect. Odkaz
[5] ICO – Pravidlá GDPR Spojeného kráľovstva o medzinárodných prenosoch údajov. Odkaz