एआयसाठी डेटा स्टोरेज आवश्यकता: तुम्हाला खरोखर काय माहित असणे आवश्यक आहे

एआय म्हणजे फक्त आकर्षक मॉडेल्स किंवा लोकांची नक्कल करणारे बोलके सहाय्यक नाहीत. या सर्वांमागे, डेटाचा डोंगर - कधीकधी समुद्र - असतो. आणि प्रामाणिकपणे सांगायचे तर, तो डेटा साठवणे? तिथेच गोष्टी गोंधळलेल्या होतात. तुम्ही इमेज रेकग्निशन पाइपलाइनबद्दल बोलत असाल किंवा महाकाय भाषा मॉडेल्सना प्रशिक्षण देत असाल, एआयसाठी डेटा स्टोरेज आवश्यकता लवकर नियंत्रणाबाहेर जाऊ शकतात. स्टोरेज इतके मोठे का आहे, टेबलावर कोणते पर्याय आहेत आणि तुम्ही खर्च, वेग आणि स्केल कसे जळून न जाता जुळवून घेऊ शकता ते पाहूया.

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 डेटा सायन्स आणि आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स: नवोपक्रमाचे भविष्य
एआय आणि डेटा सायन्स आधुनिक नवोपक्रमांना कसे चालना देतात याचा शोध घेणे.

🔗 कृत्रिम द्रव बुद्धिमत्ता: एआय आणि विकेंद्रित डेटाचे भविष्य
विकेंद्रित एआय डेटा आणि उदयोन्मुख नवोपक्रमांवर एक नजर.

🔗 एआय टूल्ससाठी डेटा व्यवस्थापन जे तुम्ही पहावे
एआय डेटा स्टोरेज आणि कार्यक्षमता सुधारण्यासाठी प्रमुख धोरणे.

🔗 डेटा विश्लेषकांसाठी सर्वोत्तम एआय टूल्स: विश्लेषण निर्णय घेण्याची क्षमता वाढवा
डेटा विश्लेषण आणि निर्णय घेण्यास चालना देणारी शीर्ष एआय साधने.

तर... एआय डेटा स्टोरेज कशामुळे चांगले बनते? ✅

हे फक्त "अधिक टेराबाइट्स" नाही. खऱ्या एआय-फ्रेंडली स्टोरेजमध्ये प्रशिक्षण धावा आणि अनुमान वर्कलोड दोन्हीसाठी वापरण्यायोग्य, विश्वासार्ह आणि पुरेसे जलद

लक्षात घेण्यासारखी काही वैशिष्ट्ये:

• स्केलेबिलिटी : तुमचे आर्किटेक्चर पुन्हा न लिहिता GBs वरून PBs वर जाणे.

• कामगिरी : जास्त विलंबामुळे GPU ची उपासमार होईल; ते अडथळे माफ करत नाहीत.

• रिडंडंसी : स्नॅपशॉट्स, प्रतिकृती, आवृत्तीकरण - कारण प्रयोग खंडित होतात आणि लोकही करतात.

• खर्च-कार्यक्षमता : योग्य टप्पा, योग्य वेळ; अन्यथा, बिल कर ऑडिटसारखे चोरून जाते.

• गणना करण्यासाठी जवळीक : GPU/TPU किंवा घड्याळ डेटा डिलिव्हरी चोकच्या शेजारी स्टोरेज ठेवा.

अन्यथा, ते लॉनमोवरच्या इंधनावर फेरारी चालवण्याचा प्रयत्न करण्यासारखे आहे - तांत्रिकदृष्ट्या ते हलते, परंतु जास्त काळ नाही.

तुलना सारणी: एआयसाठी सामान्य स्टोरेज पर्याय

एआय डेटाच्या गरजा का वाढत आहेत 🚀

एआय म्हणजे फक्त सेल्फी साठवणे नाही. ते खूप भयानक आहे.

• प्रशिक्षण संच : इमेजनेटच्या ILSVRC मध्ये फक्त ~१.२ दशलक्ष लेबल केलेल्या प्रतिमा आहेत आणि डोमेन-विशिष्ट कॉर्पोरा त्याहूनही पुढे जातात [1].

• आवृत्तीकरण : प्रत्येक बदल - लेबल्स, स्प्लिट्स, ऑग्मेंटेशन्स - दुसरे "सत्य" निर्माण करते.

• स्ट्रीमिंग इनपुट : लाईव्ह व्हिजन, टेलिमेट्री, सेन्सर फीड्स... हे सतत चालू राहणारे फायरहोस आहे.

• असंरचित स्वरूपे : मजकूर, व्हिडिओ, ऑडिओ, लॉग - नीटनेटके SQL टेबल्सपेक्षा खूपच मोठे.

हा एक असा बुफे आहे जो तुम्ही खाऊ शकता आणि मॉडेल नेहमीच मिष्टान्नासाठी परत येते.

क्लाउड विरुद्ध ऑन-प्रिमाइसेस: कधीही न संपणारा वादविवाद 🌩️🏢

क्लाउड आकर्षक दिसत आहे: जवळजवळ अनंत, जागतिक, जसे तुम्ही जाता तसे पैसे द्या. जोपर्यंत तुमचे बिल बाहेर पडण्याचे शुल्क - आणि अचानक तुमच्या "स्वस्त" स्टोरेजच्या किंमती प्रतिस्पर्धी संगणकीय खर्चावर येतात [2].

दुसरीकडे, ऑन-प्रेम नियंत्रण आणि उत्तम कामगिरी देते, परंतु तुम्हाला हार्डवेअर, पॉवर, कूलिंग आणि बेबीसिट रॅकसाठी माणसांना देखील पैसे द्यावे लागतात.

बहुतेक संघ गोंधळलेल्या मध्यभागी बसतात: हायब्रिड सेटअप. गरम, संवेदनशील, उच्च-थ्रूपुट डेटा GPU च्या जवळ ठेवा आणि उर्वरित क्लाउड टियर्समध्ये संग्रहित करा.

साठवणुकीचा खर्च कमी होत आहे 💸

क्षमता ही फक्त पृष्ठभागाची थर आहे. लपलेले खर्च जमा होतात:

• डेटा हालचाल : आंतर-प्रदेश प्रती, क्रॉस-क्लाउड ट्रान्सफर, अगदी वापरकर्त्याचे बाहेर पडणे [2].

• रिडंडंसी : ३-२-१ (तीन प्रती, दोन मीडिया, एक ऑफ-साइट) फॉलो करणे जागा खाऊन टाकते पण दिवस वाचवते [3].

• पॉवर आणि कूलिंग : जर ते तुमचे रॅक असेल तर ते तुमच्या उष्णतेची समस्या आहे.

• विलंब तडजोड : स्वस्त स्तरांचा अर्थ सहसा हिमनदी पुनर्संचयित करण्याची गती असते.

सुरक्षा आणि अनुपालन: शांतपणे करार मोडणारे 🔒

नियम हे शब्दशः ठरवू शकतात की बाइट्स कुठे राहतात. UK GDPR , वैयक्तिक डेटा UK मधून बाहेर हलविण्यासाठी कायदेशीर हस्तांतरण मार्ग (SCCs, IDTAs किंवा पर्याप्तता नियम) आवश्यक आहेत. भाषांतर: तुमच्या स्टोरेज डिझाइनला भूगोल "माहित" असणे आवश्यक आहे [5].

पहिल्या दिवसापासूनच आत्मसात करायच्या मूलभूत गोष्टी:

• एन्क्रिप्शन - विश्रांती आणि प्रवास दोन्ही.

• कमीत कमी विशेषाधिकार प्रवेश + ऑडिट ट्रेल्स.

• अपरिवर्तनीयता किंवा ऑब्जेक्ट लॉक सारखी संरक्षणे हटवा

कामगिरीतील अडथळे: विलंब हा मूक हत्यारा आहे ⚡

GPU ला वाट पाहणे आवडत नाही. जर स्टोरेजमध्ये विलंब झाला तर ते गौरवशाली हीटर असतात. NVIDIA GPUDirect Storage CPU मध्यस्थांना कमी करतात, NVMe वरून थेट GPU मेमरीमध्ये डेटा शटल करतात - मोठ्या बॅचच्या प्रशिक्षणाची नेमकी काय गरज आहे [4].

सामान्य दुरुस्त्या:

• हॉट ट्रेनिंग शार्ड्ससाठी NVMe ऑल-फ्लॅश.

• अनेक-नोड थ्रूपुटसाठी समांतर फाइल सिस्टम (लस्टर, स्पेक्ट्रम स्केल).

• GPU निष्क्रिय होऊ नये म्हणून शार्डिंग + प्रीफेचसह असिंक्रोनस लोडर्स.

एआय स्टोरेज व्यवस्थापित करण्यासाठी व्यावहारिक पावले 🛠️

• टायरिंग : NVMe/SSD वर हॉट शार्ड्स; ऑब्जेक्ट किंवा कोल्ड टायर्समध्ये स्टेल सेट संग्रहित करा.

• डेडअप + डेल्टा : बेसलाइन एकदा साठवा, फक्त डिफ्स + मॅनिफेस्ट ठेवा.

• जीवनचक्र नियम : जुने आउटपुट ऑटो-टियर आणि एक्सपायर करा [2].

• ३-२-१ लवचिकता : नेहमी वेगवेगळ्या माध्यमांवर, एक वेगळ्या प्रतीसह अनेक प्रती ठेवा [3].

• इन्स्ट्रुमेंटेशन : ट्रॅक थ्रूपुट, p95/p99 लेटन्सीज, अयशस्वी वाचन, वर्कलोडनुसार बाहेर पडणे.

एक जलद (बनवलेला पण सामान्य) केस 📚

व्हिजन टीम क्लाउड ऑब्जेक्ट स्टोरेजमध्ये ~२० TB सह सुरुवात करते. नंतर, ते प्रयोगांसाठी प्रदेशांमध्ये डेटासेट क्लोन करण्यास सुरुवात करतात. त्यांचा खर्च बलून - स्टोरेजमधून नाही तर बाहेर पडणाऱ्या ट्रॅफिकमधून . ते हॉट शार्ड्स GPU क्लस्टरच्या जवळ NVMe मध्ये हलवतात, ऑब्जेक्ट स्टोरेजमध्ये एक कॅनोनिकल कॉपी ठेवतात (लाइफसायकल नियमांसह), आणि फक्त त्यांना आवश्यक असलेले नमुने पिन करतात. परिणाम: GPU अधिक व्यस्त असतात, बिल कमी असतात आणि डेटा स्वच्छता सुधारते.

लिफाफ्याच्या मागे क्षमता नियोजन 🧮

अंदाज लावण्यासाठी एक ढोबळ सूत्र:

क्षमता ≈ (कच्चा डेटासेट) × (प्रतिकृती घटक) + (पूर्वप्रक्रिया केलेले / वाढवलेले डेटा) + (चेकपॉइंट्स + लॉग) + (सुरक्षा मार्जिन ~१५–३०%)

नंतर सॅनिटीने ते थ्रूपुटच्या आधारे तपासा. जर प्रति-नोड लोडर्सना ~२–४ GB/s टिकाऊपणाची आवश्यकता असेल, तर तुम्ही हॉट पाथसाठी NVMe किंवा पॅरलल FS पहात आहात, ज्यामध्ये ऑब्जेक्ट स्टोरेज हे ग्राउंड ट्रुथ आहे.

हे फक्त जागेबद्दल नाही 📊

जेव्हा लोक एआय स्टोरेज आवश्यकता तेव्हा ते टेराबाइट्स किंवा पेटाबाइट्सचे चित्र काढतात. पण खरी युक्ती म्हणजे संतुलन: किंमत विरुद्ध कामगिरी, लवचिकता विरुद्ध अनुपालन, नावीन्य विरुद्ध स्थिरता. एआय डेटा लवकरच कमी होत नाही. ज्या टीम्स स्टोरेजला मॉडेल डिझाइनमध्ये लवकर फोल्ड करतात ते डेटा दलदलीत बुडण्यापासून वाचतात - आणि त्यांना जलद प्रशिक्षण देखील मिळते.

संदर्भ

[1] रुसाकोव्स्की आणि इतर. इमेजनेट लार्ज स्केल व्हिज्युअल रिकग्निशन चॅलेंज (IJCV) — डेटासेट स्केल आणि आव्हान. लिंक
[2] AWS — Amazon S3 किंमत आणि खर्च (डेटा ट्रान्सफर, एग्रेस, लाइफसायकल टियर्स). लिंक
[3] CISA — 3-2-1 बॅकअप नियम सल्लागार. लिंक
[4] NVIDIA डॉक्स — GPUDirect स्टोरेज ओव्हरव्ह्यू. लिंक
[5] ICO — आंतरराष्ट्रीय डेटा ट्रान्सफरवरील UK GDPR नियम. लिंक

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल