Umělá inteligence není jen okázalé modely nebo mluvící asistenti, kteří napodobují lidi. Za tím vším se skrývá hora – někdy i oceán – dat. A upřímně, ukládání těchto dat? Tady se věci obvykle komplikují. Ať už mluvíme o systémech rozpoznávání obrázků nebo o trénování obřích jazykových modelů, požadavky umělé inteligence na ukládání dat se mohou rychle vymknout kontrole, pokud si je nepromyslíte. Pojďme si rozebrat, proč je ukládání dat taková bestie, jaké možnosti jsou na stole a jak můžete žonglovat s náklady, rychlostí a škálováním, aniž byste se vyčerpali.
Články, které byste si mohli po tomto přečíst:
🔗 Datová věda a umělá inteligence: Budoucnost inovací
Zkoumání toho, jak umělá inteligence a datová věda pohánějí moderní inovace.
🔗 Umělá tekutá inteligence: Budoucnost umělé inteligence a decentralizovaných dat
Pohled na decentralizovaná data umělé inteligence a nově vznikající inovace.
🔗 Správa dat pro nástroje umělé inteligence, na které byste se měli podívat
Klíčové strategie pro zlepšení ukládání dat a efektivity umělé inteligence.
🔗 Nejlepší nástroje umělé inteligence pro datové analytiky: Vylepšení rozhodování v analýze
Špičkové nástroje umělé inteligence, které vylepšují analýzu dat a rozhodování.
Takže… Co dělá úložiště dat s využitím umělé inteligence dobrým? ✅
Nejde jen o „více terabajtů“. Skutečné úložiště vhodné pro umělou inteligenci znamená být použitelné, spolehlivé a dostatečně rychlé jak pro trénovací běhy, tak pro inferenční úlohy.
Několik charakteristických znaků, které stojí za zmínku:
-
Škálovatelnost : Přechod z GB na PB bez nutnosti přepisování architektury.
-
Výkon : Vysoká latence vyčerpá grafické karty; neodpouštějí úzká hrdla.
-
Redundance : Snímky, replikace, verzování – protože experimenty selhávají a lidé také.
-
Nákladová efektivita : Správná úroveň, správný okamžik; jinak se účet nečekaně objeví jako daňová kontrola.
-
Blízkost k výpočtům : Umístěte úložiště vedle GPU/TPU nebo sledujte, jak omezujete doručování dat.
Jinak je to jako snažit se jezdit s Ferrari na palivo ze sekačky na trávu – technicky vzato se sice hýbe, ale ne nadlouho.
Srovnávací tabulka: Běžné možnosti úložiště pro umělou inteligenci
| Typ úložiště | Nejlepší střih | Nákladový stadion | Proč to funguje (nebo nefunguje) |
|---|---|---|---|
| Cloudové úložiště objektů | Startupy a středně velké podniky | $$ (proměnná) | Flexibilní, odolné, ideální pro datová jezera; pozor na poplatky za odeslání dat + požadavky. |
| Místní NAS | Větší organizace s IT týmy | $$$$ | Předvídatelná latence, plná kontrola; počáteční kapitálové výdaje + průběžné provozní náklady. |
| Hybridní cloud | Nastavení s vysokými požadavky na dodržování předpisů | $$$ | Kombinuje lokální rychlost s elastickým cloudem; orchestrace přidává starosti. |
| Pole typu all-flash | Výzkumníci posedlí výkonem | $$$$$ | Neuvěřitelně rychlé IOPS/propustnost; ale celkové náklady na vlastnictví (TCO) nejsou žádná legrace. |
| Distribuované souborové systémy | Vývojáři umělé inteligence / klastry HPC | $$–$$$ | Paralelní I/O v reálném měřítku (Lustre, Spectrum Scale); provozní zátěž je reálná. |
Proč roste poptávka po datech z umělé inteligence 🚀
Umělá inteligence nejen hromadí selfie. Je po nich dravá.
-
Trénovací sady : Samotný ILSVRC od ImageNetu obsahuje přibližně 1,2 milionu označených obrázků a doménově specifické korpusy jdou mnohem dál [1].
-
Verzování : Každá úprava – označení, rozdělení, rozšíření – vytváří další „pravdu“.
-
Streamovací vstupy : Živé vidění, telemetrie, signály ze senzorů… je to neustálá hasičská hadice.
-
Nestrukturované formáty : Text, video, audio, protokoly - mnohem objemnější než přehledné SQL tabulky.
Je to bufet s neomezeným výběrem a modelka se vždycky vrací na dezert.
Cloud vs. on-premise: Nekonečná debata 🌩️🏢
Cloud vypadá lákavě: téměř nekonečný, globální, s platbou podle využití. Dokud se na faktuře neobjeví poplatky za odeslání dat – a najednou vaše „levné“ náklady na úložiště konkurují výdajům na výpočetní techniku [2].
On-premise na druhou stranu poskytuje kontrolu a spolehlivý výkon, ale také platíte za hardware, napájení, chlazení a lidi, kteří hlídají racky.
Většina týmů se spokojí s chaotickou střední variantou: hybridními nastaveními. Udržujte horká, citlivá a vysoce propustná data blízko GPU a zbytek archivujte v cloudových vrstvách.
Náklady na skladování, které se plíží nahoru 💸
Kapacita je jen povrchní vrstva. Skryté náklady se hromadí:
-
Přesun dat : Kopie mezi regiony, přenosy mezi cloudy, dokonce i výstup uživatelů [2].
-
Redundance : Dodržování principu 3-2-1 (tři kopie, dvě média, jedno mimo pracoviště) sice zabírá místo, ale šetří situaci [3].
-
Napájení a chlazení : Pokud je to váš rack, je to váš problém s teplem.
-
Kompromisy latence : Levnější úrovně obvykle znamenají rychlost obnovy po ledovci.
Zabezpečení a dodržování předpisů: Tiché překážky 🔒
Předpisy mohou doslova diktovat, kde bajty sídlí. Podle britského GDPR vyžaduje přesun osobních údajů ze Spojeného království zákonné způsoby přenosu (standardní smluvní doložky, mezinárodní dohody o ochraně osobních údajů nebo pravidla pro adekvátní přístupnost). Překlad: váš návrh úložiště musí „znát“ geografii [5].
Základy pečení od prvního dne:
-
Šifrování – jak při odpočinku, tak i při cestování.
-
Přístup s nejnižšími oprávněními + auditní záznamy.
-
Odstraňte ochrany , jako je neměnnost nebo zámky objektů.
Úzká místa ve výkonu: Latence je tichý zabiják ⚡
GPU nemají rády čekání. Pokud úložiště zpožďuje, jsou to jen oslavované přehřívače. Nástroje jako NVIDIA GPUDirect Storage eliminují prostředníka CPU a přenášejí data přímo z NVMe do paměti GPU – přesně to, po čem touží dávkové trénování [4].
Běžné opravy:
-
NVMe all-flash pro horké tréninkové shardy.
-
Paralelní souborové systémy (Lustre, Spectrum Scale) pro propustnost mnoha uzlů.
-
Asynchronní zavaděče s horizontálním rozdělením a předběžným načítáním, aby se zabránilo nečinnosti GPU.
Praktické kroky pro správu úložiště s umělou inteligencí 🛠️
-
Vrstvení : Horké shardy na NVMe/SSD; archivace zastaralých sad do objektových nebo studených vrstev.
-
Dedup + delta : Uložte základní hodnoty jednou, zachovejte pouze rozdíly + manifesty.
-
Pravidla životního cyklu : Automatické vrstvení a vypršení platnosti starých výstupů [2].
-
Odolnost 3-2-1 : Vždy uchovávejte více kopií na různých médiích, přičemž jednu kopii izolujte [3].
-
Instrumentace : Propustnost stopy, latence p95/p99, neúspěšné čtení, odchozí data podle pracovní zátěže.
Rychlý (vymyšlený, ale typický) případ 📚
Tým pro tvorbu vizualizací začíná s ~20 TB v cloudovém objektovém úložišti. Později začnou klonovat datové sady napříč regiony pro účely experimentů. Jejich náklady prudce rostou – ne kvůli samotnému úložišti, ale kvůli odchozímu provozu . Přesouvají aktivní shardy do NVMe blízko clusteru GPU, uchovávají kanonickou kopii v objektovém úložišti (s pravidly životního cyklu) a ukládají pouze vzorky, které potřebují. Výsledek: GPU jsou vytíženější, účty jsou nižší a hygiena dat se zlepšuje.
Plánování kapacity na zadní straně obálky 🧮
Hrubý vzorec pro odhad:
Kapacita ≈ (nezpracovaná datová sada) × (replikační faktor) + (předzpracovaná / rozšířená data) + (kontrolní body + protokoly) + (bezpečnostní rezerva ~15–30 %)
Pak to zkontrolujte s ohledem na propustnost. Pokud zavaděče na uzel potřebují trvale ~2–4 GB/s, pak se pro aktivní cesty díváte na NVMe nebo paralelní FS s objektovým úložištěm jako základem.
Nejde jen o vesmír 📊
Když se řeknou požadavky na úložiště pro umělou inteligenci , představí si terabajty nebo petabajty. Skutečným trikem je ale rovnováha: náklady vs. výkon, flexibilita vs. dodržování předpisů, inovace vs. stabilita. Data pro umělou inteligenci se v dohledné době nezmenší. Týmy, které včas začlení úložiště do návrhu modelů, se vyhnou utopení v datových bažinách – a nakonec se také rychleji zaškolí.
Reference
[1] Russakovsky a kol. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) – rozsah a výzva k vizuálnímu rozpoznávání dat. Odkaz
[2] AWS – Amazon S3 Ceny a náklady (přenos dat, výstup, úrovně životního cyklu). Odkaz
[3] CISA – Doporučení k pravidlům zálohování 3-2-1. Odkaz
[4] NVIDIA Docs – Přehled úložiště GPUDirect. Odkaz
[5] ICO – Pravidla GDPR Spojeného království pro mezinárodní přenosy dat. Odkaz