Штучны інтэлект — гэта не проста яркія мадэлі ці памочнікі, якія размаўляюць і імітуюць людзей. За ўсім гэтым стаіць гара, а часам і акіян, дадзеных. А як, шчыра кажучы, захоўванне гэтых дадзеных? Вось тут звычайна ўсё становіцца складана. Незалежна ад таго, ці гаворка ідзе пра канвееры распазнавання малюнкаў, ці пра навучанне гіганцкіх моўных мадэляў, патрабаванні да захоўвання дадзеных для штучнага інтэлекту могуць хутка выйсці з-пад кантролю, калі не прадумаць усё да канца. Давайце разбярэмся, чаму сховішча дадзеных — гэта такая істотная з'ява, якія ёсць варыянты і як можна спалучаць кошт, хуткасць і маштабаванне, не перагараючы.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Навука аб дадзеных і штучны інтэлект: будучыня інавацый
Даследаванне таго, як штучны інтэлект і навука аб дадзеных стымулююць сучасныя інавацыі.
🔗 Штучны вадкі інтэлект: будучыня штучнага інтэлекту і дэцэнтралізаваных дадзеных
Агляд дэцэнтралізаваных дадзеных штучнага інтэлекту і новых інавацый.
🔗 Кіраванне дадзенымі для інструментаў штучнага інтэлекту, на якія варта звярнуць увагу
Ключавыя стратэгіі паляпшэння захоўвання дадзеных і павышэння эфектыўнасці штучнага інтэлекту.
🔗 Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту для аналітыкаў дадзеных: паляпшэнне прыняцця рашэнняў па аналізе
Найлепшыя інструменты штучнага інтэлекту, якія паляпшаюць аналіз дадзеных і прыняцце рашэнняў.
Дык што робіць захоўванне дадзеных з дапамогай штучнага інтэлекту такім добрым? ✅
Гаворка ідзе не проста пра «больш тэрабайтаў». Сапраўднае сховішча, зручнае для штучнага інтэлекту, — гэта зручнасць выкарыстання, надзейнасць і дастатковая хуткасць як для трэніровачных запускаў, так і для высноў.
Варта адзначыць некалькі адметных рысаў:
-
Маштабаванасць : пераход ад гігабайт да платных біт без перапісвання архітэктуры.
-
Прадукцыйнасць : высокая затрымка будзе вымотваць відэакарты; яны не даруюць вузкіх месцаў.
-
Рэзерваванне : здымкі, рэплікацыя, кіраванне версіямі — таму што эксперыменты ламаюцца, і людзі таксама.
-
Эфектыўнасць выдаткаў : правільны ўзровень, патрэбны момант; інакш рахунак падкрадваецца незаўважна, як падатковая праверка.
-
Блізкасць да вылічэнняў : Размясціце сховішча дадзеных побач з графічнымі працэсарамі/працэсарамі або сачыце за тым, каб дастаўка дадзеных была абмежаваная.
Інакш гэта як спрабаваць запусціць Ferrari на паліве ад газонакасілкі — тэхнічна ён рухаецца, але нядоўга.
Параўнальная табліца: распаўсюджаныя варыянты захоўвання дадзеных для штучнага інтэлекту
| Тып захоўвання | Найлепшы памер | Кошт Бейсбольнага стадыёна | Чаму гэта працуе (ці не) |
|---|---|---|---|
| Воблачнае сховішча аб'ектаў | Стартапы і сярэднія аперацыі | $$ (зменная) | Гнуткі, трывалы, ідэальна падыходзіць для азёр дадзеных; будзьце асцярожныя з платай за выхад + запытамі. |
| Лакальныя NAS | Буйнейшыя арганізацыі з ІТ-камандамі | $$$$ | Прадказальная затрымка, поўны кантроль; пачатковыя капітальныя выдаткі + бягучыя эксплуатацыйныя выдаткі. |
| Гібрыдная хмара | Налады з высокім узроўнем адпаведнасці патрабаванням | $$$ | Спалучае лакальную хуткасць з эластычным воблакам; аркестроўка дадае галаўнога болю. |
| Масівы, цалкам на аснове флэш-памяці | Даследчыкі, апантаныя прадукцыйнасцю | $$$$$ | Неверагодна хуткія IOPS/прапускная здольнасць; але сума ўласнай вартасці валодання — гэта не жарт. |
| Размеркаваныя файлавыя сістэмы | Распрацоўшчыкі штучнага інтэлекту / кластары высокапрадукцыйных вылічэнняў | $$–$$$ | Паралельны ўвод/вывад у сур'ёзным маштабе (Lustre, Spectrum Scale); аперацыйная нагрузка рэальная. |
Чаму патрэбы ў дадзеных штучнага інтэлекту імкліва растуць 🚀
Штучны інтэлект не проста збірае сэлфі. Ён ненасытны.
-
Навучальныя наборы : толькі ILSVRC ImageNet утрымлівае ~1,2 мільёна пазначаных малюнкаў, а спецыфічныя для даменаў карпарацыі значна перавышаюць гэты паказчык [1].
-
Версійная сістэма : кожная карэкціроўка — пазнакі, падзелы, дапаўненні — стварае яшчэ адну «праўду».
-
Струменевыя ўваходныя дадзеныя : жывое бачанне, тэлеметрыя, сігналы з датчыкаў… гэта пастаянная аварыя.
-
Неструктураваныя фарматы : тэкст, відэа, аўдыё, журналы - значна больш грувасткія, чым акуратныя табліцы SQL.
Гэта шведскі стол па прынцыпе «што ты можаш з'есці», і мадэль заўсёды вяртаецца на дэсерт.
Воблака супраць лакальнай сістэмы: бясконцыя спрэчкі 🌩️🏢
Воблачнае сховішча выглядае прывабна: амаль бясконцае, глабальнае, з аплатай па меры выкарыстання. Пакуль у вашым рахунку-фактуры не з'явяцца плата за выхад — і раптам вашы «танныя» выдаткі на захоўванне дадзеных канкуруюць з выдаткамі на вылічэнні [2].
З іншага боку, лакальная размяшчэнне дае кантроль і надзейную прадукцыйнасць, але вы таксама плаціце за абсталяванне, харчаванне, астуджэнне і людзей, якія даглядаюць за стойкамі.
Большасць каманд выбіраюць нешта сярэдняе: гібрыдныя канфігурацыі. Трымайце гарачыя, канфідэнцыйныя, высокапрадукцыйныя дадзеныя блізка да графічных працэсараў, а астатнія — у воблачных сховішчах.
Выдаткі на захоўванне, якія падкрадваюцца 💸
Ёмістасць — гэта толькі павярхоўны пласт. Схаваныя выдаткі назапашваюцца:
-
Перамяшчэнне дадзеных : міжрэгіённыя копіі, міжхмарныя перадачы, нават выхад карыстальнікаў [2].
-
Лішнясць : Прытрымліванне прынцыпу 3-2-1 (тры копіі, два носьбіты, адзін па-за межамі сайта) займае месца, але ратуе сітуацыю [3].
-
Харчаванне і астуджэнне : калі гэта ваша стойка, то праблема ў вашым перагрэве.
-
Кампрамісы з затрымкай : больш танныя ўзроўні звычайна азначаюць хуткасць аднаўлення пасля ледавікоў.
Бяспека і адпаведнасць: ціхія перашкоды для здзелак 🔒
Правілы могуць літаральна дыктаваць, дзе захоўваюцца байты. Згодна з GDPR Вялікабрытаніі , перамяшчэнне персанальных дадзеных з Вялікабрытаніі патрабуе законных шляхоў перадачы (стандартныя дамовы, пагадненні аб абароне персанальных дадзеных або правілы дастатковасці). Пераклад: ваш дызайн сховішча павінен «ведаць» геаграфію [5].
Асноўныя правілы выпечкі з першага дня:
-
Шыфраванне — як падчас адпачынку, так і падчас падарожжаў.
-
Доступ з найменшымі прывілеямі + журналы аўдыту.
-
Выдаліце абарону, такую як нязменнасць або блакіроўкі аб'ектаў.
Вузкія месцы прадукцыйнасці: затрымка — ціхі забойца ⚡
Графічныя працэсары не любяць чакаць. Калі памяць запавольваецца, яна ператвараецца ў награвальнік. Такія інструменты, як NVIDIA GPUDirect Storage , пазбаўляюць працэсара ад пасярэднікаў, перасылаючы дадзеныя непасрэдна з NVMe у памяць графічнага працэсара — менавіта тое, чаго прагне навучанне вялікіх пакетаў [4].
Распаўсюджаныя выпраўленні:
-
NVMe all-flash для гарачых трэніровачных шардоў.
-
Паралельныя файлавыя сістэмы (Lustre, Spectrum Scale) для прапускной здольнасці многіх вузлоў.
-
Асінхронныя загрузнікі з шардынгам + папярэдняй выбаркай, каб прадухіліць бяздзейнасць графічных працэсараў.
Практычныя крокі па кіраванні сховішчам штучнага інтэлекту 🛠️
-
Шматузроўневае разбіўка : гарачыя шарды на NVMe/SSD; архіваванне састарэлых набораў у аб'ектныя або халодныя ўзроўні.
-
Дэдупацыя + дэльта : Захоўваць базавыя лініі адзін раз, захоўваць толькі адрозненні + маніфесты.
-
Правілы жыццёвага цыклу : аўтаматычнае ўзроўневае ...
-
Устойлівасць 3-2-1 : Заўсёды захоўвайце некалькі копій на розных носьбітах, прычым адна з іх ізаляваная [3].
-
Інструментарый : прапускная здольнасць адсочвання, затрымкі p95/p99, няўдалыя чытанні, выхад у залежнасці ад нагрузкі.
Кароткі (выдуманы, але тыповы) выпадак 📚
Каманда распрацоўшчыкаў пачынае з ~20 ТБ у воблачным аб'ектным сховішчы. Пазней яны пачынаюць кланаваць наборы дадзеных па рэгіёнах для эксперыментаў. Іх выдаткі рэзка растуць — не з-за самога сховішча, а з-за выходнага трафіку . Яны пераносяць гарачыя шарды ў NVMe блізка да кластара GPU, захоўваюць кананічную копію ў аб'ектным сховішчы (з правіламі жыццёвага цыклу) і замацоўваюць толькі тыя ўзоры, якія ім патрэбныя. Вынік: графічныя працэсары больш загружаныя, рахункі меншыя, а гігіена дадзеных паляпшаецца.
Планаванне магутнасцей на папярэднім этапе 🧮
Прыблізная формула для ацэнкі:
Ёмістасць ≈ (неапрацаваны набор дадзеных) × (каэфіцыент рэплікацыі) + (папярэдне апрацаваныя / дапоўненыя дадзеныя) + (кантрольныя кропкі + журналы) + (запас трываласці ~15–30%)
Затым праверце прапускную здольнасць на прадукцыйнасць. Калі загрузчыкам для кожнага вузла патрабуецца ~2–4 ГБ/с у стабільным рэжыме, вам варта выкарыстоўваць NVMe або паралельныя файлавыя сістэмы для гарачых шляхоў, а аб'ектнае сховішча — як аснову.
Гаворка ідзе не толькі пра космас 📊
Калі людзі кажуць пра патрабаванні штучнага інтэлекту да сховішча , яны ўяўляюць сабе тэрабайты або петабайты. Але сапраўдны фокус — гэта баланс: кошт супраць прадукцыйнасці, гнуткасць супраць адпаведнасці, інавацыі супраць стабільнасці. Дадзеныя штучнага інтэлекту не скароцяцца ў бліжэйшы час. Каманды, якія рана ўкараняюць сховішча ў распрацоўку мадэляў, пазбягаюць патаплення ў балотах дадзеных — і ў выніку яны хутчэй навучаюцца.
Спасылкі
[1] Русакоўскі і інш. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — маштаб і задача набору дадзеных. Спасылка
[2] AWS — Amazon S3 Цэны і выдаткі (перадача дадзеных, выход, узроўні жыццёвага цыклу). Спасылка
[3] CISA — Рэкамендацыя па правілах рэзервовага капіявання 3-2-1. Спасылка
[4] NVIDIA Docs — Агляд GPUDirect Storage. Спасылка
[5] ICO — Правілы GDPR Вялікабрытаніі па міжнароднай перадачы дадзеных. Спасылка