Kada većina ljudi čuje "umjetnu inteligenciju", zamišljaju neuronske mreže, sofisticirane algoritme ili možda one pomalo neobične humanoidne robote. Ono što se rijetko spominje odmah na početku je sljedeće: umjetna inteligencija troši prostor za pohranu gotovo jednako proždrljivo kao što ga i računa . I ne bilo koja pohrana objekata tiho sjedi u pozadini, obavljajući neglamurozan, ali apsolutno neophodan posao hranjenja modelima podataka koji su im potrebni.
Hajde da analiziramo šta čini skladištenje objekata toliko ključnim za vještačku inteligenciju, kako se razlikuje od „stare garde“ sistema za skladištenje i zašto na kraju postaje jedna od ključnih poluga za skalabilnost i performanse.
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Koje tehnologije moraju biti na mjestu za korištenje generativne umjetne inteligencije velikih razmjera za poslovanje
Ključne tehnologije koje su potrebne preduzećima za efikasno skaliranje generativne umjetne inteligencije.
🔗 Upravljanje podacima za AI alate koje biste trebali razmotriti
Najbolje prakse za rukovanje podacima radi optimizacije performansi umjetne inteligencije.
🔗 Implikacije umjetne inteligencije za poslovnu strategiju
Kako umjetna inteligencija utiče na poslovne strategije i dugoročno donošenje odluka.
Šta čini skladištenje objekata korisnim za vještačku inteligenciju? 🌟
Glavna ideja: skladištenje objekata ne opterećuje se folderima ili krutim blok rasporedima. Ono dijeli podatke na "objekte", od kojih je svaki označen metapodacima. Ti metapodaci mogu biti stvari na nivou sistema (veličina, vremenske oznake, klasa skladištenja) i korisnički definirane oznake ključ:vrijednost [1]. Zamislite to kao svaku datoteku koja nosi hrpu ljepljivih bilješki koje vam tačno govore šta je, kako je kreirana i gdje se uklapa u vaš cjevovod.
Za AI timove, ta fleksibilnost mijenja pravila igre:
-
Skaliranje bez migrena - Jezera podataka protežu se u petabajte, a skladišta objekata to lako rješavaju. Dizajnirana su za gotovo neograničen rast i izdržljivost u više zona (Amazon S3 se hvali sa "11 devetki" i replikacijom između zona po defaultu) [2].
-
Bogatstvo metapodataka - Brže pretrage, čistiji filteri i pametniji protoci jer se kontekst prilagođava svakom objektu [1].
-
Cloud-native - Podaci dolaze putem HTTP(S), što znači da možete paralelizovati povlačenja i održavati distribuiranu obuku u toku.
-
Ugrađena otpornost - Kada trenirate danima, ne možete riskirati da oštećeni shard ubije epohu 12. Skladištenje objekata to izbjegava po principu [2].
To je u osnovi ruksak bez dna: možda je unutra nered, ali sve je i dalje moguće izvući kada ga uzmete.
Tabela za brzo poređenje za skladištenje objekata umjetne inteligencije 🗂️
| Alat / Usluga | Najbolje za (publiku) | Raspon cijena | Zašto to funkcioniše (Napomene na marginama) |
|---|---|---|---|
| Amazon S3 | Preduzeća + Timovi koji su prvenstveno usmjereni na oblak | Plaćanje po korištenju | Izuzetno izdržljiv, regionalno otporan [2] |
| Google pohrana u oblaku | Znanstvenici podataka i ML developeri | Fleksibilni nivoi | Snažne ML integracije, potpuno cloud-nativno |
| Azure Blob Storage | Trgovine s velikim Microsoftovim udjelom | Višeslojno (toplo/hladno) | Besprijekorno korištenje Azureovih alata za podatke i strojno učenje |
| MinIO | Postavke otvorenog koda / samostalno korištenje | Besplatno/samostalno hostovanje | S3-kompatibilan, lagan, može se primijeniti bilo gdje 🚀 |
| Vrući oblak wasabija | Organizacije osjetljive na troškove | Fiksna niska stopa $ | Nema naknada za izlaz ili API zahtjeve (po politici) [3] |
| IBM Cloud Object Storage | Velika preduzeća | Varira | Zreli paket sa jakim sigurnosnim opcijama za preduzeća |
Uvijek provjerite razumnost cijena u odnosu na stvarnu upotrebu - posebno izlazni promet, količinu zahtjeva i kombinaciju klasa pohrane.
Zašto obuka za vještačku inteligenciju voli skladištenje objekata 🧠
Obuka nije "šačica datoteka". To su milioni i milioni zapisa koji se paralelno obrađuju. Hijerarhijski sistemi datoteka se savijaju pod velikom konkurentnošću. Pohrana objekata to zaobilazi ravnim imenskim prostorima i čistim API-jima. Svaki objekat ima jedinstveni ključ; radnici se šire i dohvaćaju paralelno. Dijeljeni skupovi podataka + paralelni I/O = GPU-ovi ostaju zauzeti umjesto da čekaju.
Savjet iz rovova: držite aktivne shardove blizu računarskog klastera (ista regija ili zona) i agresivno keširajte na SSD-u. Ako vam je potreban gotovo direktan pristup GPU-ima, NVIDIA GPUDirect Storage - smanjuje odbijanje CPU-a, smanjuje latenciju i povećava propusni opseg direktno do akceleratora [4].
Metapodaci: Podcijenjena supermoć 🪄
Ovdje se objektno skladištenje ističe na manje očigledne načine. Prilikom otpremanja možete priložiti prilagođene metapodatke (kao što je x-amz-meta-… za S3). Skup podataka za vizualni prikaz, na primjer, mogao bi označiti slike sa lighting=low ili blur=high . To omogućava filtriranje, balansiranje ili stratifikaciju cjevovoda bez ponovnog skeniranja sirovih datoteka [1].
A tu je i verzioniranje . Mnoga skladišta objekata čuvaju više verzija objekta jednu pored druge - što je idealno za reproducibilne eksperimente ili politike upravljanja kojima je potrebno vraćanje prethodnih verzija [5].
Objekt vs. blok vs. pohrana datoteka ⚔️
-
Blokovsko skladištenje : Odlično za transakcijske baze podataka - brzo i precizno - ali preskupo za nestrukturirane podatke veličine petabajta.
-
Pohrana datoteka : Poznato, POSIX-prilagođeno, ali direktoriji se guše pod masovnim paralelnim opterećenjima.
-
Skladištenje objekata : Dizajnirano od temelja za skaliranje, paralelizam i pristup zasnovan na metapodacima [1].
Ako želite nespretnu metaforu: blokovsko skladištenje je ormar za spise, skladištenje datoteka je fascikla na radnoj površini, a skladištenje objekata je... bezdan sa ljepljivim bilješkama koje ga nekako čine upotrebljivim.
Hibridni AI tokovi rada 🔀
Nije uvijek samo u oblaku. Uobičajena kombinacija izgleda ovako:
-
Lokalno skladištenje objekata (MinIO, Dell ECS) za osjetljive ili regulirane podatke.
-
Pohrana objekata u oblaku za naletna opterećenja, eksperimente ili saradnju.
Ova ravnoteža utiče na troškove, usklađenost i agilnost. Vidio sam timove kako doslovno preko noći ubacuju terabajte u S3 kontejner samo da bi aktivirali privremeni GPU klaster, a zatim sve to uništili kada se sprint završi. Za strože budžete, Wasabijev model fiksne cijene/bez izlaska [3] olakšava predviđanje.
Dio kojim se niko ne hvali 😅
Provjera realnosti: nije besprijekorno.
-
Latencija - Ako računarstvo i skladištenje podataka budu preudaljeni, vaši GPU-ovi će se usporavati. GDS pomaže, ali arhitektura je i dalje važna [4].
-
Iznenađenja u troškovima - Naknade za izlazne podatke i API zahtjeve se prikradaju ljudima. Neki provajderi ih se odriču (Wasabi to čini; drugi ne) [3].
-
Haos metapodataka u velikim razmjerima - Ko definira "istinu" u oznakama i verzijama? Trebat će vam ugovori, politike i određena upravljačka snaga [5].
Skladištenje objekata je infrastrukturni vodovod: ključno, ali ne i glamurozno.
Kuda ide 🚀
-
Pametnije skladištenje podataka zasnovano na vještačkoj inteligenciji koje automatski označava i izlaže podatke putem slojeva upita sličnih SQL-u [1].
-
Bliža integracija hardvera (DMA putanje, rasterećenje mrežnih kartica) tako da grafičke kartice nisu lišene ulazno/izlaznih operacija [4].
-
Transparentno, predvidljivo određivanje cijena (pojednostavljeni modeli, ukidanje izlaznih naknada) [3].
Ljudi govore o računarstvu kao budućnosti vještačke inteligencije. Ali realno? Usko grlo je podjednako brzo unošenje podataka u modele bez prekoračenja budžeta . Zato uloga objektnog skladištenja samo raste.
Zaključak 📝
Pohrana objekata nije blještava, ali je fundamentalna. Bez skalabilne, otporne pohrane koja je svjesna metapodataka, obučavanje velikih modela izgleda kao trčanje maratona u sandalama.
Dakle, da - GPU-ovi su važni, okviri su važni. Ali ako ozbiljno shvatate vještačku inteligenciju, nemojte zanemariti gdje se vaši podaci nalaze . Vjerovatno je da skladištenje objekata već tiho koči cijelu operaciju.
Reference
[1] AWS S3 – Metapodaci objekata - sistemski i prilagođeni metapodaci
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/UsingMetadata.html
[2] AWS S3 – Klase skladištenja - trajnost („11 devetki“) + otpornost
https://aws.amazon.com/s3/storage-classes/
[3] Wasabi Hot Cloud – Cijene - fiksna cijena, bez naknada za izlaz/API
https://wasabi.com/pricing
[4] NVIDIA GPUDirect Storage – Dokumentacija - DMA putanje do GPU-ova
https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/
[5] AWS S3 – Verzioniranje - više verzija za upravljanje/reproduktivnost
https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Versioning.html