هوش مصنوعی فقط مدلهای پر زرق و برق یا دستیارهای سخنگو که از انسانها تقلید میکنند، نیست. پشت همه اینها، کوهی - گاهی اقیانوسی - از دادهها وجود دارد. و صادقانه بگویم، ذخیرهسازی آن دادهها؟ اینجاست که معمولاً اوضاع بهم میریزد. چه در مورد خطوط لوله تشخیص تصویر صحبت کنید و چه در مورد آموزش مدلهای زبانی غولپیکر، الزامات ذخیرهسازی دادهها برای هوش مصنوعی میتواند به سرعت از کنترل خارج شود اگر به خوبی به آن فکر نکنید. بیایید بررسی کنیم که چرا ذخیرهسازی چنین غولی است، چه گزینههای روی میز است و چگونه میتوانید بدون فرسودگی، هزینه، سرعت و مقیاس را مدیریت کنید.
مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:
🔗 علم داده و هوش مصنوعی: آینده نوآوری
بررسی چگونگی هدایت نوآوری مدرن توسط هوش مصنوعی و علم داده.
🔗 هوش مصنوعی مایع: آینده هوش مصنوعی و دادههای غیرمتمرکز
نگاهی به دادههای هوش مصنوعی غیرمتمرکز و نوآوریهای نوظهور.
🔗 مدیریت دادهها برای ابزارهای هوش مصنوعی که باید به آنها توجه کنید
استراتژیهای کلیدی برای بهبود ذخیرهسازی و کارایی دادههای هوش مصنوعی
🔗 بهترین ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیلگران داده: بهبود تصمیمگیری در تحلیل
ابزارهای برتر هوش مصنوعی که تجزیه و تحلیل دادهها و تصمیمگیری را تقویت میکنند.
خب... چه چیزی باعث میشود ذخیرهسازی دادههای هوش مصنوعی مفید باشد؟ ✅
این فقط «ترابایت بیشتر» نیست. فضای ذخیرهسازی واقعی و سازگار با هوش مصنوعی به معنای قابل استفاده بودن، قابل اعتماد بودن و سرعت کافی برای اجرای آموزش و حجم کار استنتاج است.
چند نشانه بارز که شایان ذکر است:
-
مقیاسپذیری : پرش از GBها به PBها بدون بازنویسی معماری شما.
-
عملکرد : تأخیر بالا، پردازندههای گرافیکی را از پا درمیآورد؛ آنها گلوگاهها را نمیبخشند.
-
افزونگی : اسنپشاتها، تکثیر، نسخهبندی - زیرا آزمایشها و افراد نیز با شکست مواجه میشوند.
-
مقرون به صرفه بودن : ردیف مناسب، زمان مناسب؛ در غیر این صورت، صورتحساب مانند حسابرسی مالیاتی مخفیانه بالا میآید.
-
نزدیکی به محاسبات : فضای ذخیرهسازی را در کنار GPUها/TPUها قرار دهید یا مراقب انسداد در تحویل داده باشید.
در غیر این صورت، مثل این است که بخواهید یک فراری را با سوخت ماشین چمنزنی روشن کنید - از نظر فنی حرکت میکند، اما نه برای مدت طولانی.
جدول مقایسه: گزینههای رایج ذخیرهسازی برای هوش مصنوعی
| نوع ذخیره سازی | بهترین تناسب | هزینه تقریبی | چرا کار میکند (یا نمیکند) |
|---|---|---|---|
| ذخیرهسازی شیء ابری | استارتاپها و شرکتهای متوسط | $$ (متغیر) | انعطافپذیر، بادوام، ایدهآل برای دریاچههای داده؛ مراقب هزینههای خروجی + درخواستهای ناموفق باشید. |
| NAS در محل | سازمانهای بزرگتر با تیمهای فناوری اطلاعات | $$$$ | تأخیر قابل پیشبینی، کنترل کامل؛ هزینههای سرمایهای اولیه + هزینههای عملیاتی جاری. |
| ابر ترکیبی | تنظیمات سنگین منطبق با قوانین | $$$ | سرعت محلی را با ابر الاستیک ترکیب میکند؛ تنظیم نامناسب، سردرد را بیشتر میکند. |
| آرایههای تمام فلش | محققان وسواسی | $$$$$ | IOPS/throughput به طرز مسخرهای سریع است؛ اما TCO شوخی نیست. |
| سیستمهای فایل توزیعشده | توسعهدهندگان هوش مصنوعی / خوشههای HPC | $$–$$$ | ورودی/خروجی موازی در مقیاس بزرگ (Lustre، Spectrum Scale)؛ بار عملیاتی واقعی است. |
چرا نیاز به دادههای هوش مصنوعی رو به افزایش است؟
هوش مصنوعی فقط سلفیها را احتکار نمیکند. خیلی هم حریص است.
-
مجموعههای آموزشی : ILSVRC مربوط به ImageNet به تنهایی حدود ۱.۲ میلیون تصویر برچسبگذاری شده را در خود جای داده است، و پیکرههای مختص دامنه بسیار فراتر از این هستند [1].
-
نسخهبندی : هر تغییر - برچسبها، تقسیمبندیها، افزایشها - «حقیقت» دیگری ایجاد میکند.
-
ورودیهای جاری : دید زنده، تلهمتری، فیدهای حسگر… این یک دردسر دائمی است.
-
قالبهای بدون ساختار : متن، ویدئو، صدا، گزارشها - بسیار حجیمتر از جداول مرتب SQL.
این یک بوفهی آزاد است و این مدل همیشه برای دسر برمیگردد.
فضای ابری در مقابل فضای داخلی: بحث بیپایان 🌩️🏢
فضای ابری وسوسهانگیز به نظر میرسد: تقریباً نامحدود، جهانی، پرداخت به ازای هر بار استفاده. تا زمانی که فاکتور شما هزینههای خروجی را - و ناگهان هزینههای ذخیرهسازی «ارزان» شما با هزینههای محاسباتی رقابت کند [2].
از طرف دیگر، On-prem کنترل و عملکرد فوقالعادهای را ارائه میدهد، اما شما همچنین برای سختافزار، برق، خنککننده و نیروی انسانی برای مراقبت از رکها هزینه میکنید.
بیشتر تیمها در میانه آشفته قرار میگیرند: ترکیبی . دادههای داغ، حساس و با توان عملیاتی بالا را نزدیک به پردازندههای گرافیکی نگه دارید و بقیه را در لایههای ابری بایگانی کنید.
هزینههای ذخیرهسازی که یواشکی افزایش مییابند 💸
ظرفیت فقط لایه سطحی است. هزینههای پنهان روی هم انباشته میشوند:
-
جابجایی دادهها : کپیهای بین منطقهای، انتقالهای بین ابری، حتی خروج کاربر [2].
-
افزونگی : پیروی از روش ۳-۲-۱ (سه نسخه، دو رسانه، یکی خارج از سایت) فضا را اشغال میکند اما در کل صرفهجویی میکند [3].
-
برق و سرمایش : اگر مشکل از رک شماست، پس مشکل از گرما هم هست.
-
بدهبستانهای تأخیر : ردههای ارزانتر معمولاً به معنای سرعت بازیابی بسیار پایین هستند.
امنیت و انطباق: موانع بیسروصدا 🔒
مقررات میتوانند به معنای واقعی کلمه محل نگهداری بایتها را تعیین کنند. طبق GDPR بریتانیا ، انتقال دادههای شخصی به خارج از بریتانیا نیاز به مسیرهای انتقال قانونی (SCC، IDTA یا قوانین کفایت) دارد. ترجمه: طراحی ذخیرهسازی شما باید جغرافیا را «بداند» [5].
اصول اولیه برای پخت از روز اول:
-
رمزگذاری - هم در حال استراحت و هم در حال سفر.
-
دسترسی با حداقل امتیاز + مسیرهای حسابرسی.
-
محافظتهایی مانند تغییرناپذیری یا قفلهای شیء را حذف کنید.
گلوگاههای عملکرد: تأخیر، قاتل خاموش ⚡
پردازندههای گرافیکی (GPU) از انتظار کشیدن خوششان نمیآید. اگر فضای ذخیرهسازی با مشکل مواجه شود، آنها به یک مانع بزرگ تبدیل میشوند. ابزارهایی مانند NVIDIA GPUDirect Storage واسطه CPU را حذف میکنند و دادهها را مستقیماً از NVMe به حافظه GPU منتقل میکنند - دقیقاً همان چیزی که آموزشهای دسته جمعی به دنبال آن هستند [4].
اصلاحات رایج:
-
NVMe تمام فلش برای شاردهای آموزشی داغ.
-
سیستمهای فایل موازی (Lustre، Spectrum Scale) برای توان عملیاتی چند گرهای.
-
لودرهای ناهمگام با شاردینگ + پیشواکشی برای جلوگیری از بیکار ماندن پردازندههای گرافیکی.
اقدامات کاربردی برای مدیریت فضای ذخیرهسازی هوش مصنوعی 🛠️
-
لایهبندی : تکههای داغ روی NVMe/SSD؛ مجموعههای قدیمی را در لایههای شیء یا سرد بایگانی میکند.
-
Dedup + delta : خطوط پایه را یک بار ذخیره میکند، فقط تفاوتها + مانیفستها را نگه میدارد.
-
قوانین چرخه عمر : خروجیهای قدیمی را به صورت خودکار لایهبندی و منقضی میکند [2].
-
3-2-1 انعطافپذیری : همیشه چندین نسخه، در رسانههای مختلف، و یکی را جداگانه نگه دارید [3].
-
ابزار دقیق : توان عملیاتی مسیر، تأخیرهای p95/p99، خواندنهای ناموفق، خروجی بر اساس حجم کار.
یک مورد سریع (ساختگی اما معمولی) 📚
یک تیم بینایی با حدود ۲۰ ترابایت فضای ذخیرهسازی ابری اشیاء شروع به کار میکند. بعداً، آنها شروع به کلون کردن مجموعه دادهها در مناطق مختلف برای آزمایشها میکنند. هزینههای آنها افزایش مییابد - نه از خود فضای ذخیرهسازی، بلکه از ترافیک خروجی . آنها تکههای داغ را به NVMe نزدیک به خوشه GPU منتقل میکنند، یک کپی استاندارد در فضای ذخیرهسازی اشیاء (با قوانین چرخه عمر) نگه میدارند و فقط نمونههایی را که نیاز دارند پین میکنند. نتیجه: GPUها شلوغتر، صورتحسابها کمتر و بهداشت دادهها بهبود مییابد.
برنامهریزی ظرفیت در لحظه 🧮
یک فرمول تقریبی برای تخمین:
ظرفیت ≈ (مجموعه داده خام) × (ضریب تکرار) + (دادههای پیشپردازششده/افزودهشده) + (نقاط بازرسی + گزارشها) + (حاشیه ایمنی ~۱۵–۳۰٪)
سپس آن را از نظر توان عملیاتی بررسی کنید. اگر لودرهای هر گره به حدود ۲ تا ۴ گیگابایت بر ثانیه پایدار نیاز دارند، برای مسیرهای داغ به NVMe یا سیستمهای فایل موازی نیاز دارید و ذخیرهسازی شیء به عنوان مبنای اصلی در نظر گرفته میشود.
فقط بحث فضا نیست 📊
وقتی مردم از الزامات ذخیرهسازی هوش مصنوعی ، ترابایت یا پتابایت را تصور میکنند. اما نکته اصلی تعادل است: هزینه در مقابل عملکرد، انعطافپذیری در مقابل انطباق، نوآوری در مقابل پایداری. دادههای هوش مصنوعی به این زودیها کوچک نمیشوند. تیمهایی که ذخیرهسازی را در طراحی مدل لحاظ میکنند، از غرق شدن در باتلاق دادهها جلوگیری میکنند - و در نهایت آموزش را نیز سریعتر انجام میدهند.
منابع
[1] Russakovsky و همکاران. چالش تشخیص بصری در مقیاس بزرگ ImageNet (IJCV) - مقیاس و چالش مجموعه دادهها. لینک
[2] AWS - قیمتگذاری و هزینههای Amazon S3 (انتقال داده، خروجی، سطوح چرخه عمر). لینک
[3] CISA - توصیهنامه قانون پشتیبانگیری 3-2-1. لینک
[4] NVIDIA Docs - مروری بر ذخیرهسازی GPUDirect. لینک
[5] ICO - قوانین GDPR بریتانیا در مورد انتقال دادههای بینالمللی. لینک