Vještačka inteligencija nije samo blještavi modeli ili asistenti koji govore i oponašaju ljude. Iza svega toga stoji planina - ponekad i okean - podataka. I iskreno, pohranjivanje tih podataka? Tu stvari obično postanu komplicirane. Bilo da govorite o cjevovodima za prepoznavanje slika ili obučavanju gigantskih jezičkih modela, zahtjevi za pohranu podataka za vještačku inteligenciju mogu brzo izmaknuti kontroli ako ne razmislite o tome. Hajde da analiziramo zašto je pohrana podataka takva zvijer, koje su opcije na stolu i kako možete žonglirati troškovima, brzinom i skaliranjem bez pregorijevanja.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Nauka o podacima i vještačka inteligencija: Budućnost inovacija
Istraživanje kako umjetna inteligencija i znanost o podacima pokreću moderne inovacije.
🔗 Umjetna tečna inteligencija: Budućnost umjetne inteligencije i decentraliziranih podataka
Pogled na decentralizirane podatke umjetne inteligencije i nove inovacije.
🔗 Upravljanje podacima za AI alate koje biste trebali razmotriti
Ključne strategije za poboljšanje pohrane i efikasnosti podataka umjetne inteligencije.
🔗 Najbolji AI alati za analitičare podataka: Poboljšajte donošenje odluka u analizi
Vrhunski AI alati koji poboljšavaju analizu podataka i donošenje odluka.
Dakle… Šta čini skladištenje podataka pomoću umjetne inteligencije dobrim? ✅
Nije stvar samo u „više terabajta“. Prava pohrana prilagođena umjetnoj inteligenciji podrazumijeva da bude upotrebljiva, pouzdana i dovoljno brza i za trening i za inferencijalna opterećenja.
Nekoliko karakteristika koje vrijedi napomenuti:
-
Skalabilnost : Prelazak sa GB na PB bez prepisivanja arhitekture.
-
Performanse : Visoka latencija će iscrpiti GPU-ove; oni ne opraštaju uska grla.
-
Redundancija : Snimci, replikacija, verzioniranje - jer eksperimenti prekidaju, a i ljudi prekidaju.
-
Isplativost : Pravi nivo, pravi trenutak; u suprotnom, račun se prikrada kao poreska revizija.
-
Blizina računanja : Postavite skladištenje pored GPU-ova/TPU-ova ili ograničite isporuku podataka.
U suprotnom, to je kao da pokušavate pokrenuti Ferrari na gorivo za kosilicu - tehnički se kreće, ali ne zadugo.
Tabela za poređenje: Uobičajeni izbori skladištenja za vještačku inteligenciju
| Vrsta pohrane | Najbolje pristaje | Cost Ballpark | Zašto funkcioniše (ili ne funkcioniše) |
|---|---|---|---|
| Pohrana objekata u oblaku | Startupovi i srednja preduzeća | $$ (varijabilno) | Fleksibilan, izdržljiv, savršen za podatkovna jezera; pazite na izlazne naknade + pogodke zahtjeva. |
| Lokalni NAS | Veće organizacije sa IT timovima | $$$$ | Predvidljiva latencija, potpuna kontrola; početni kapitalni troškovi + tekući operativni troškovi. |
| Hibridni oblak | Postavke koje zahtijevaju veliku usklađenost | $$$ | Kombinuje lokalnu brzinu sa elastičnim oblakom; orkestracija dodaje glavobolju. |
| All-Flash nizovi | Istraživači opsjednuti perfom | $$$$$ | Nevjerovatno brz IOPS/propusnost; ali TCO nije šala. |
| Distribuirani sistemi datoteka | AI developeri / HPC klasteri | $$–$$$ | Paralelni I/O u ozbiljnoj skali (Lustre, Spectrum Scale); operativno opterećenje je stvarno. |
Zašto potrebe za podacima umjetne inteligencije rastu 🚀
Vještačka inteligencija ne samo da gomila selfije. Ona je proždrljiva.
-
Setovi za obuku : ImageNet-ov ILSVRC sam po sebi pakuje ~1,2 miliona označenih slika, a korpusi specifični za domen idu daleko dalje od toga [1].
-
Verziranje : Svako podešavanje - oznake, podjele, proširenja - stvara još jednu „istinu“.
-
Striming ulazi : Vid uživo, telemetrija, senzorski signali... to je stalna vatrogasna pumpa.
-
Nestrukturirani formati : tekst, video, audio, logovi - mnogo su glomazniji od urednih SQL tabela.
To je švedski stol po kojem možete jesti koliko god želite, a model se uvijek vraća na desert.
Oblak naspram lokalnog okruženja: Beskrajna debata 🌩️🏢
Oblak izgleda primamljivo: gotovo beskonačan, globalan, plaćanje po korištenju. Sve dok vaša faktura ne pokaže troškove izlaza - i odjednom vaši „jeftini“ troškovi skladištenja konkuriraju troškovima računarstva [2].
S druge strane, lokalna konfiguracija pruža kontrolu i izuzetno stabilne performanse, ali također plaćate za hardver, napajanje, hlađenje i ljude koji čuvaju računare.
Većina timova se odlučuje za neurednu sredinu: hibridna podešavanja. Vruće, osjetljive podatke visokog protoka držite blizu grafičkih procesora (GPU), a ostatak arhivirajte u slojevima oblaka.
Troškovi skladištenja koji se prikradaju 💸
Kapacitet je samo površinski sloj. Skriveni troškovi se gomilaju:
-
Premještanje podataka : Kopije između regija, transferi između oblaka, čak i izlaz korisnika [2].
-
Redundancija : Primjena metode 3-2-1 (tri kopije, dva medija, jedan van lokacije) troši prostor, ali spašava stvar [3].
-
Napajanje i hlađenje : Ako je problem u vašem ormaru, problem je u pregrijavanju.
-
Kompromisi latencije : Jeftiniji nivoi obično znače brzine oporavka u glacijalnom stanju.
Sigurnost i usklađenost: Tihi prekidi dogovora 🔒
Propisi mogu doslovno diktirati gdje se bajtovi nalaze. Prema britanskoj uredbi o zaštiti podataka (GDPR) , premještanje ličnih podataka iz Ujedinjenog Kraljevstva zahtijeva zakonite rute prijenosa (SCC, IDTA ili pravila o adekvatnosti). Prijevod: vaš dizajn pohrane mora "poznavati" geografiju [5].
Osnove pečenja od prvog dana:
-
Šifriranje - i tokom odmora i tokom putovanja.
-
Pristup s najmanje privilegija + revizijski tragovi.
-
Izbrišite zaštite poput nepromjenjivosti ili zaključavanja objekata.
Uska grla performansi: Latencija je tihi ubica ⚡
GPU-ovi ne vole čekanje. Ako pohrana podataka kasni, oni su proslavljeni grijači. Alati poput NVIDIA GPUDirect Storage-a uklanjaju posrednika CPU-a, prebacujući podatke direktno iz NVMe u GPU memoriju - upravo ono što trening velikih serija žudi [4].
Uobičajena rješenja:
-
NVMe all-flash za aktivne segmente za obuku.
-
Paralelni datotečni sistemi (Lustre, Spectrum Scale) za propusnost više čvorova.
-
Asinhroni učitavači sa shardingom + prefetchom kako bi se spriječilo da GPU-ovi rade u praznom hodu.
Praktični potezi za upravljanje AI pohranom 🛠️
-
Slojevi : Vrući fragmenti na NVMe/SSD-u; arhiviranje zastarjelih setova u objektne ili hladne slojeve.
-
Dedup + delta : Pohrani osnovne vrijednosti jednom, zadrži samo razlike + manifeste.
-
Pravila životnog ciklusa : Automatsko slojevitost i istek starih izlaza [2].
-
3-2-1 otpornost : Uvijek čuvajte više kopija, na različitim medijima, s jednom izoliranom [3].
-
Instrumentacija : Propusnost traga, latencije p95/p99, neuspješna čitanja, izlaz prema opterećenju.
Brz (izmišljen, ali tipičan) slučaj 📚
Tim za viziju započinje s ~20 TB prostora za pohranu objekata u oblaku. Kasnije počinju klonirati skupove podataka po regijama za eksperimente. Njihovi troškovi rastu - ne zbog same pohrane, već zbog izlaznog prometa . Prebacuju vruće fragmente na NVMe blizu GPU klastera, čuvaju kanonsku kopiju u pohrani objekata (s pravilima životnog ciklusa) i zakačavaju samo uzorke koji su im potrebni. Rezultat: GPU-i su zauzetiji, računi su manji, a higijena podataka se poboljšava.
Planiranje kapaciteta na kraju koverte 🧮
Gruba formula za procjenu:
Kapacitet ≈ (Sirovi skup podataka) × (Faktor replikacije) + (Prethodno obrađeni / prošireni podaci) + (Kontrolne tačke + Zapisi) + (Sigurnosna margina ~15–30%)
Zatim provjerite propusnost. Ako učitavači po čvoru trebaju ~2-4 GB/s kontinuirano, onda tražite NVMe ili paralelni FS za aktivne putanje, s objektnim skladištenjem kao osnovnom istinom.
Nije samo svemir u pitanju 📊
Kada ljudi kažu zahtjevi za pohranu podataka umjetne inteligencije , zamišljaju terabajte ili petabajte. Ali pravi trik je ravnoteža: cijena naspram performansi, fleksibilnost naspram usklađenosti, inovacija naspram stabilnosti. Podaci umjetne inteligencije se neće smanjivati u skorije vrijeme. Timovi koji rano ugrade pohranu podataka u dizajn modela izbjegavaju utapanje u močvarama podataka - i na kraju se brže obučavaju.
Reference
[1] Russakovsky i dr. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — obim i izazov skupa podataka. Link
[2] AWS — Amazon S3 Cijene i troškovi (prijenos podataka, izlaz, nivoi životnog ciklusa). Link
[3] CISA — Savjetodavno izvješće o pravilima za sigurnosno kopiranje 3-2-1. Link
[4] NVIDIA Docs — Pregled GPUDirect Storage. Link
[5] ICO — Pravila GDPR-a Ujedinjenog Kraljevstva o međunarodnom prijenosu podataka. Link