GPU jako serce nowoczesnych systemów AI

Rosnące wymagania obciążeń sztucznej inteligencji przekształcają sposoby, w jakie projektujemy i zarządzamy infrastrukturą IT. Tradycyjne systemy pamięci masowej nie są już w stanie sprostać potrzebom nowych aplikacji AI, które wymagają ogromnych ilości danych, przetwarzanych z niespotykaną dotąd szybkością. Kluczowym elementem tego przełomu stały się karty graficzne (GPU), które zdominowały strukturę kosztową oraz architekturę całych centrów danych, zmieniając dotychczasowy układ: od CPU i pamięci RAM po rozwiązania dedykowane efektywnemu przetwarzaniu danych w czasie rzeczywistym.

Dla wielu organizacji dostosowanie się do tej zmiany oznacza wprowadzenie innowacji w systemach przechowywania danych, które mogą efektywnie współpracować z GPU. Zaniedbanie tego aspektu prowadzi do marnotrawienia zasobów – w tym bardzo kosztownych procesorów graficznych – gdy infrastruktura nie jest w stanie utrzymać ich optymalnego działania.

Wyzwania związane z równoległym dostępem do danych

AI wymusza radykalną zmianę projektowania pamięci masowej, ze szczególnym uwzględnieniem obsługi równoległego dostępu do danych. Nowoczesne systemy AI często wymagają jednoczesnego dostępu do tych samych zasobów przez wiele procesorów graficznych. Przykładowo, system, w którym 20 kart GPU równocześnie przetwarza dane, generuje niesamowicie wysokie zapotrzebowanie na przepustowość i niskie opóźnienia, co dla tradycyjnych systemów pamięci masowej jest nie do zrealizowania.

Podczas fazy szkoleniowej AI systemy muszą czytać ogromne ilości danych z wysoką przepustowością. W fazie wnioskowania (inferencji) pojawiają się natomiast wymagania związane z bardziej losowym dostępem do danych, co wymaga precyzyjnego zarządzania opóźnieniami. Tutaj tradycyjne architektury pamięci masowej, zaprojektowane raczej na potrzeby sekwencyjnego odczytu danych, napotykają poważne problemy.

Ewolucja danych: od strukturyzowanych do niestrukturalnych

Równocześnie zmienił się sposób, w jaki przedsiębiorstwa wykorzystują dane. Współczesne systemy muszą radzić sobie z danymi niestrukturalnymi (np. obrazami lub dokumentami tekstowymi), które są kluczowe w aplikacjach AI. Tradycyjne systemy NAS (Network Attached Storage), pierwotnie projektowane jako uniwersalne rozwiązania, nie są w stanie dostarczyć wystarczająco wysokiej przepustowości, by obsłużyć równoczesne żądania dostępu do takich danych.

• Era danych strukturalnych: Zarządzanie nastawione na bazy danych i klasyczną pamięć blokową.
• Era danych półstrukturalnych: Postęp technologii danych jeziorowych i elastycznych rozwiązań analitycznych.
• Era danych niestrukturalnych: Dominacja danych surowych, takich jak zdjęcia, teksty czy filmy – fundamenty obecnych obciążeń AI.

Systemy pamięci masowej współczesnych centrów danych muszą być wystarczająco inteligentne, aby efektywnie zarządzać różnorodnością typów plików, jednocześnie oferując najlepszą wydajność – zarówno pod względem przepustowości, jak i elastyczności zarządzania.

Holistyczne podejście do nowoczesnej infrastruktury AI

Systemy AI wymagają współpracy kilku kluczowych komponentów: wydajnej pamięci masowej, zaawansowanych sieci oraz nowoczesnych architektur pamięci.

1. Pamięć masowa: Musi dostarczać dane do GPU z ekstremalną szybkością.
2. Sieci o niskim opóźnieniu: Kluczowe dla komunikacji między GPU oraz szybkiego przesyłania danych.
3. Architektura pamięci: Innowacje takie jak RDMA przez Ethernet, pozwalające na współdzielenie pamięci między procesorami graficznymi.

Współpraca tych elementów jest esencją skutecznego działania systemów AI. Jednocześnie zarządzanie taką infrastrukturą wymaga zaawansowanych narzędzi do monitorowania i optymalizacji, które pomagają identyfikować wąskie gardła oraz usprawniać działanie całej platformy.

Droga do przyszłości

Dla zespołów planujących wdrożenie AI, wyzwania związane z wydajnością i skalowalnością pamięci masowej powinny być priorytetem. Infrastruktura musi być projektowana jako całość – od architektury danych przez integrację komponentów, aż po optymalizację kosztów związanych z długoterminowym utrzymaniem systemu.

W szybko zmieniającym się środowisku AI decyzje dotyczące pamięci masowej będą mieć coraz większy wpływ na konkurencyjność przedsiębiorstwa, a dostosowanie się do nowych potrzeb stanie się kluczem do sukcesu.