Sztuczna inteligencja to nie tylko efektowne modele czy mówiący asystenci naśladujący ludzi. Za tym wszystkim kryje się góra – a czasem ocean – danych. I szczerze mówiąc, przechowywanie tych danych? To właśnie tutaj zazwyczaj robi się bałagan. Niezależnie od tego, czy mówimy o procesach rozpoznawania obrazu, czy trenowaniu gigantycznych modeli językowych, wymagania dotyczące przechowywania danych w sztucznej inteligencji mogą szybko wymknąć się spod kontroli, jeśli się ich nie przemyśli. Wyjaśnijmy, dlaczego przechowywanie danych jest tak skomplikowane, jakie są dostępne opcje i jak można żonglować kosztami, szybkością i skalowalnością, nie przepalając się.
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Nauka o danych i sztuczna inteligencja: przyszłość innowacji
Badanie, w jaki sposób sztuczna inteligencja i nauka o danych napędzają współczesne innowacje.
🔗 Sztuczna inteligencja płynna: przyszłość sztucznej inteligencji i zdecentralizowanych danych
Przyjrzyjmy się zdecentralizowanym danym sztucznej inteligencji i nowym innowacjom.
🔗 Zarządzanie danymi dla narzędzi AI, na które warto zwrócić uwagę
Kluczowe strategie poprawy przechowywania danych AI i wydajności.
🔗 Najlepsze narzędzia AI dla analityków danych: usprawnij podejmowanie decyzji analitycznych
Najlepsze narzędzia AI, które usprawniają analizę danych i podejmowanie decyzji.
Więc… co sprawia, że przechowywanie danych przez sztuczną inteligencję jest dobre? ✅
Nie chodzi tylko o „więcej terabajtów”. Prawdziwie przyjazna dla sztucznej inteligencji pamięć masowa musi być użyteczna, niezawodna i wystarczająco szybka zarówno do przeprowadzania szkoleń, jak i obciążeń związanych z wnioskowaniem.
Warto zwrócić uwagę na kilka cech charakterystycznych:
-
Skalowalność : Możliwość przeskakiwania z GB do PB bez konieczności przepisywania architektury.
-
Wydajność : Wysokie opóźnienia będą powodować niedobór mocy procesorów graficznych; nie tolerują one wąskich gardeł.
-
Nadmiarowość : migawki, replikacje, wersjonowanie – ponieważ eksperymenty się psują, a ludzie razem z nimi.
-
Opłacalność : właściwy poziom, właściwy moment; w przeciwnym razie rachunek pojawi się jak kontrola podatkowa.
-
Bliskość komputerów : Umieść pamięć masową blisko procesorów GPU/TPU lub obserwuj dławienie się przesyłu danych.
W przeciwnym razie jest to jak próba uruchomienia Ferrari na paliwie z kosiarki do trawy - technicznie rzecz biorąc samochód się porusza, ale nie trwa to długo.
Tabela porównawcza: Typowe wybory dotyczące pamięci masowej dla sztucznej inteligencji
| Typ pamięci masowej | Najlepsze dopasowanie | Koszt Ballpark | Dlaczego to działa (lub nie) |
|---|---|---|---|
| Przechowywanie obiektów w chmurze | Startupy i średnie przedsiębiorstwa | $$ (zmienna) | Elastyczny, trwały, idealny dla jezior danych. Należy uważać na opłaty wyjściowe i liczbę wyświetleń żądań. |
| Lokalny serwer NAS | Większe organizacje z zespołami IT | $$$$ | Przewidywalne opóźnienia, pełna kontrola, początkowe nakłady inwestycyjne + bieżące koszty operacyjne. |
| Chmura hybrydowa | Konfiguracje wymagające dużej zgodności | $$$ | Łączy prędkość lokalną z elastyczną chmurą; orkiestracja powoduje dodatkowe problemy. |
| Macierze all-flash | Badacze zafascynowani doskonałością | $$$$$ | Niesamowicie szybkie IOPS/przepustowość, ale całkowity koszt posiadania to nie żart. |
| Rozproszone systemy plików | Deweloperzy AI / Klastry HPC | $$–$$$ | Równoległe wejście/wyjście na dużą skalę (Lustre, Spectrum Scale); obciążenie operacyjne jest realne. |
Dlaczego zapotrzebowanie na dane AI gwałtownie rośnie 🚀
Sztuczna inteligencja nie tylko gromadzi selfie. Jest żarłoczna.
-
Zestawy treningowe : sam ILSVRC firmy ImageNet zawiera ~1,2 mln oznaczonych obrazów, a korpusy specyficzne dla danej domeny oferują znacznie więcej [1].
-
Wersjonowanie : Każda zmiana – etykiety, podziały, rozszerzenia – tworzy kolejną „prawdę”.
-
Transmisja strumieniowa : obraz na żywo, dane telemetryczne, sygnały z czujników… to nieustanna walka.
-
Formaty niestrukturyzowane : tekst, wideo, audio, logi - znacznie bardziej obszerne niż uporządkowane tabele SQL.
Można tam zjeść, ile się chce, w formie bufetu, a modelka zawsze wraca po deser.
Chmura czy lokalizacja: niekończąca się debata 🌩️🏢
Chmura wygląda kusząco: niemal nieskończona, globalna, płatna według zużycia. Aż do momentu, gdy na fakturze pojawią się opłaty za transfer danych – i nagle „tanie” koszty pamięci masowej zrównają się z wydatkami na moc obliczeniową [2].
Z kolei rozwiązania lokalne zapewniają kontrolę i najwyższą wydajność, ale płacisz także za sprzęt, zasilanie, chłodzenie i ludzi, którzy opiekują się serwerami.
Większość zespołów decyduje się na rozwiązanie pośrednie: hybrydowe . Utrzymuj ważne, wrażliwe dane o wysokiej przepustowości blisko procesorów graficznych, a resztę archiwizuj w warstwach chmurowych.
Koszty magazynowania, które rosną 💸
Pojemność to tylko wierzchnia warstwa. Ukryte koszty się kumulują:
-
Przenoszenie danych : kopie międzyregionalne, transfery między chmurami, a nawet transfery wychodzące użytkowników [2].
-
Nadmiarowość : Stosowanie zasady 3-2-1 (trzy kopie, dwa nośniki, jedna poza siedzibą firmy) zabiera miejsce, ale oszczędza czas [3].
-
Zasilanie i chłodzenie : Jeśli to problem z szafą, problemem jest również ciepło.
-
Kompromisy związane z opóźnieniami : tańsze poziomy zazwyczaj oznaczają wolniejszą prędkość przywracania.
Bezpieczeństwo i zgodność: ciche czynniki decydujące o powodzeniu transakcji 🔒
Przepisy mogą dosłownie dyktować, gdzie znajdują się bajty. Zgodnie z brytyjskim rozporządzeniem RODO , przesyłanie danych osobowych poza Wielką Brytanię wymaga zgodnych z prawem tras transferu (SCC, IDTA lub zasad adekwatności). Innymi słowy: projekt pamięci masowej musi „znać” geografię [5].
Podstawy, które należy opanować od pierwszego dnia:
-
Szyfrowanie - zarówno w spoczynku, jak i w podróży.
-
Dostęp z najmniejszymi uprawnieniami + ślady audytu.
-
Usuń zabezpieczenia takie jak niezmienność lub blokady obiektów.
Wąskie gardła wydajności: opóźnienie to cichy zabójca ⚡
Procesory graficzne nie lubią czekać. Jeśli pamięć masowa się opóźnia, stają się ulepszonymi podgrzewaczami. Narzędzia takie jak NVIDIA GPUDirect Storage eliminują pośredników procesora, przesyłając dane bezpośrednio z NVMe do pamięci procesora graficznego – dokładnie tego, czego potrzebuje szkolenie na dużych partiach danych [4].
Typowe rozwiązania:
-
Pamięć flash NVMe dla gorących fragmentów szkoleniowych.
-
Równoległe systemy plików (Lustre, Spectrum Scale) dla przepustowości wielu węzłów.
-
Asynchroniczne ładowarki z funkcją shardingu i wstępnego pobierania, zapobiegające bezczynności procesorów GPU.
Praktyczne wskazówki dotyczące zarządzania pamięcią masową AI 🛠️
-
Warstwy : Gorące fragmenty na dyskach NVMe/SSD; archiwizacja nieaktualnych zestawów w warstwach obiektów lub zimnych warstwach.
-
Dedup + delta : przechowuj linie bazowe raz, a zachowaj tylko różnice i manifesty.
-
Zasady cyklu życia : automatyczne tworzenie warstw i wygasanie starych wyników [2].
-
Odporność 3-2-1 : Zawsze przechowuj wiele kopii na różnych nośnikach, z których jedna powinna być odizolowana [3].
-
Instrumentacja : przepustowość śledzenia, opóźnienia p95/p99, nieudane odczyty, wyjście według obciążenia.
Szybki (wymyślony, ale typowy) przypadek 📚
Zespół wizjonerski rozpoczyna pracę z około 20 TB przestrzeni dyskowej w chmurze. Później rozpoczyna klonowanie zbiorów danych między regionami na potrzeby eksperymentów. Koszty gwałtownie rosną – nie z powodu samej pamięci masowej, ale z powodu ruchu wychodzącego . Przenoszą oni „gorące” fragmenty do pamięci NVMe blisko klastra GPU, przechowują kanoniczną kopię w pamięci masowej obiektów (z regułami cyklu życia) i przypinają tylko potrzebne próbki. Rezultat: GPU są bardziej obciążone, rachunki są mniejsze, a higiena danych się poprawia.
Planowanie pojemności na odwrocie koperty 🧮
Przybliżony wzór do oszacowania:
Pojemność ≈ (Surowy zestaw danych) × (Współczynnik replikacji) + (Wstępnie przetworzone/rozszerzone dane) + (Punkty kontrolne + Dzienniki) + (Margines bezpieczeństwa ~15–30%)
Następnie sprawdź poprawność pod kątem przepustowości. Jeśli ładowarki na węzeł wymagają podtrzymania ~2–4 GB/s, rozważasz NVMe lub równoległy system plików FS dla ścieżek aktywnych, a podstawową metodą jest pamięć masowa obiektów.
Nie chodzi tylko o kosmos 📊
Kiedy ludzie mówią o wymaganiach dotyczących pamięci masowej dla AI , wyobrażają sobie terabajty lub petabajty. Ale prawdziwa sztuka polega na równowadze: koszt kontra wydajność, elastyczność kontra zgodność, innowacyjność kontra stabilność. Dane AI nie skurczą się w najbliższym czasie. Zespoły, które wcześnie włączają pamięć masową do projektowania modeli, unikają utonięcia w bagnach danych – i w efekcie szybciej się szkolą.
Odniesienia
[1] Russakovsky i in. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — skala i wyzwanie zestawu danych. Link
[2] AWS — cennik i koszty Amazon S3 (transfer danych, wyjście, poziomy cyklu życia). Link
[3] CISA — zalecenie dotyczące zasady tworzenia kopii zapasowych 3-2-1. Link
[4] NVIDIA Docs — przegląd pamięci masowej GPUDirect. Link
[5] ICO — brytyjskie przepisy GDPR dotyczące międzynarodowego transferu danych. Link