A mesterséges intelligencia nem csak hivalkodó modellek vagy beszélő asszisztensek, akik utánozzák az embereket. Mindezek mögött egy hegynyi – néha egy egész óceánnyi – adat áll. És őszintén, ezeknek az adatoknak a tárolása? Itt szokott a dolog bonyolulttá válni. Akár képfelismerő folyamatokról, akár óriási nyelvi modellek betanításáról van szó, a mesterséges intelligencia adattárolási követelményei gyorsan kicsúszhatnak az irányítás alól, ha nem gondoljuk át őket alaposan. Nézzük meg, miért akkora kihívás a tárolás, milyen lehetőségek vannak, és hogyan lehet egyensúlyt teremteni a költségek, a sebesség és a skálázhatóság között anélkül, hogy kiégnénk.
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 Adattudomány és mesterséges intelligencia: Az innováció jövője
Hogyan ösztönzi a mesterséges intelligencia és az adattudomány a modern innovációt?
🔗 Mesterséges folyékony intelligencia: A mesterséges intelligencia és a decentralizált adatok jövője
Betekintés a decentralizált mesterséges intelligencia adataiba és az újonnan megjelenő innovációkba.
🔗 Adatkezelés mesterséges intelligencia eszközökhöz, amelyeket érdemes megvizsgálni
Kulcsfontosságú stratégiák a mesterséges intelligencia általi adattárolás és -hatékonyság javítására.
🔗 A legjobb mesterséges intelligencia eszközök adatelemzők számára: Javítsa az elemzési döntéshozatalt
Legjobb mesterséges intelligencia eszközök, amelyek fellendítik az adatelemzést és a döntéshozatalt.
Szóval… Mi teszi jóvá a mesterséges intelligencia alapú adattárolást? ✅
Nem csak „több terabájtról” van szó. Az igazi mesterséges intelligencia-barát tárhely esetében a használhatóság, a megbízhatóság és a gyorsaság mind a betanítási futtatásokhoz, mind a következtetési feladatokhoz szükséges.
Néhány említésre méltó jellegzetesség:
-
Skálázhatóság : Ugrás GB-ról PB-re az architektúra újraírása nélkül.
-
Teljesítmény : A magas késleltetés miatt a GPU-k nem tudnak megbocsátani a szűk keresztmetszeteket.
-
Redundancia : Pillanatképek, replikáció, verziókezelés – mert a kísérletek meghibásodhatnak, és az emberek is.
-
Költséghatékonyság : Megfelelő szint, megfelelő pillanat; különben a számla úgy érkezik, mint egy adóellenőrzés.
-
Számítási távolság : A tárhelyet a GPU-k/TPU-k mellé kell helyezni, vagy az adattovábbítási fojtótekercset kell figyelni.
Egyébként olyan, mintha egy Ferrarit próbálnál fűnyíró üzemanyaggal működtetni – technikailag mozog, de nem sokáig.
Összehasonlító táblázat: Gyakori tárolási lehetőségek mesterséges intelligenciához
| Tárolási típus | Legjobb illeszkedés | Cost Stadion | Miért működik (vagy miért nem) |
|---|---|---|---|
| Felhőobjektum-tárolás | Startupok és közepes méretű vállalatok | $$ (változó) | Rugalmas, tartós, tökéletes adattárak számára; vigyázz a kimenő díjakkal + a kérések találataival. |
| Helyszíni NAS | Nagyobb szervezetek IT-csapatokkal | $$$$ | Kiszámítható késleltetés, teljes kontroll; előzetes beruházások + folyamatos üzemeltetési költségek. |
| Hibrid felhő | Megfelelőségi szempontból nehézkes beállítások | $$$ | A helyi sebességet rugalmas felhővel kombinálja; az ütemezés fejfájást okoz. |
| Teljesen flash tömbök | Teljesítmény-megszállott kutatók | $$$$$ | Nevetségesen gyors IOPS/átviteli sebesség; de a teljes birtoklási költség (TCO) nem vicc. |
| Elosztott fájlrendszerek | MI-fejlesztők / HPC-klaszterek | $$–$$$ | Párhuzamos I/O komoly méretekben (Lustre, Spectrum Scale); a műveleti teher valós. |
Miért robbannak meg a mesterséges intelligencia iránti adatigények 🚀
A mesterséges intelligencia nem csak szelfiket gyűjt. Falánk is.
-
Tanulóhalmazok : Az ImageNet ILSVRC-je önmagában ~1,2 millió címkézett képet tartalmaz, a domain-specifikus korpuszok pedig ennél jóval többet nyújtanak [1].
-
Verziókezelés : Minden módosítás – címkék, felosztások, kiegészítések – egy újabb „igazságot” teremt.
-
Streamelési bemenetek : Élő látás, telemetria, szenzorok által szolgáltatott adatok… ez egy állandó tűzoltótömlő.
-
Strukturálatlan formátumok : szöveg, videó, hang, naplók – sokkal terjedelmesebbek, mint a rendezett SQL-táblák.
Ez egy korlátlan fogyasztású büfé, és a modell mindig visszajön desszertre.
Felhő vs. helyszíni: A soha véget nem érő vita 🌩️🏢
A felhő csábítónak tűnik: közel végtelen, globális, fizetés használat szerint. Amíg a számládon megjelennek a kimenő költségek – és hirtelen az „olcsó” tárolási költségeid rivális számítási költségekkel járnak [2].
A helyszíni telepítés ezzel szemben kontrollt és kőkemény teljesítményt biztosít, de a hardverért, az energiáért, a hűtésért és az állványok felügyeletéért felelős emberekért is fizetni kell.
A legtöbb csapat a kusza középútnál köt ki: hibrid beállításoknál. A forró, érzékeny, nagy áteresztőképességű adatokat a GPU-k közelében kell tartani, a többit pedig felhőszinteken archiválni.
Lopakodó tárolási költségek 💸
A kapacitás csak a felszíni réteg. A rejtett költségek felhalmozódnak:
-
Adatmozgás : Régiók közötti másolatok, felhőközi átvitel, sőt felhasználói kimenő forgalom is [2].
-
Redundancia : A 3-2-1-es (három másolat, két adathordozó, egy külső telephely) követése helyet emészt, de megmenti a helyzetet [3].
-
Tápellátás és hűtés : Ha a rack szekrényeddel van a probléma, akkor a hőmérséklettel is.
-
Késleltetési kompromisszumok : Az olcsóbb szintek általában jégkori helyreállítási sebességet jelentenek.
Biztonság és megfelelőség: Csendes, de biztosan megszegő megoldások 🔒
A szabályozások szó szerint megszabhatják, hogy hol tárolódnak a bájtok. Az Egyesült Királyság GDPR-ja a személyes adatok Egyesült Királyságból való kihelyezéséhez jogszerű átviteli útvonalak szükségesek (SCC-k, IDTA-k vagy megfelelőségi szabályok). Más szóval: a tárolási tervnek „ismernie” kell a földrajzot [5].
Az alapok, amiket az első naptól kezdve be kell tartanod:
-
Titkosítás – pihenés és utazás közben egyaránt.
-
Legkisebb jogosultságú hozzáférés + auditnaplók.
-
Törölje a védelmeket, például a megváltoztathatatlanságot vagy az objektumzárakat.
Teljesítménybeli szűk keresztmetszetek: A késleltetés a csendes gyilkos ⚡
A GPU-k nem szeretnek várni. Ha a tárhely laggol, azok felmagasztalt fűtőberendezések. Az olyan eszközök, mint az NVIDIA GPUDirect Storage , kiküszöbölik a CPU-közvetítőt, és közvetlenül az NVMe-ről a GPU memóriájába továbbítják az adatokat – pontosan erre van szükség a nagy köteges betanításhoz [4].
Gyakori javítások:
-
NVMe all-flash alapú meghajtó a gyakori betanításhoz.
-
Párhuzamos fájlrendszerek (Lustre, Spectrum Scale) több csomópontos átviteli sebességhez.
-
Aszinkron betöltők shardinggal és előhívással a GPU-k tétlenségének megakadályozására.
Gyakorlati tippek a mesterséges intelligencia alapú tárhely kezeléséhez 🛠️
-
Rétegezés : Forró szegmensek NVMe/SSD-n; elavult halmazok archiválása objektum- vagy hideg rétegekbe.
-
Dedup + delta : Az alapértékeket egyszer tárolja, csak a különbségeket + a manifesteket tartsa meg.
-
Életciklus szabályok : Régi kimenetek automatikus rétegezése és lejárata [2].
-
3-2-1 rugalmasság : Mindig több másolatot kell készíteni, különböző adathordozókon, egyet elkülönítve [3].
-
Instrumentáció : Pályaáteresztőképesség, p95/p99 késleltetések, sikertelen olvasások, kimenő forgalom számítási feladat szerint.
Egy gyors (kitalált, de tipikus) eset 📚
Egy vizionárius csapat ~20 TB felhőalapú objektumtárhellyel kezdi a munkát. Később elkezdik klónozni az adathalmazokat a különböző régiókban kísérletekhez. A költségek a felfúvódás miatt megnőnek – nem magából a tárolásból, hanem a kimenő forgalomból . A hot shardokat NVMe-re helyezik át a GPU-klaszter közelében, egy kanonikus másolatot tartanak az objektumtárban (életciklus-szabályokkal), és csak a szükséges mintákat rögzítik. Eredmény: A GPU-k nagyobb terhelést kapnak, a számlák alacsonyabbak, és az adathigiénia javul.
Kapacitástervezés a boríték hátulján 🧮
Egy durva képlet a becsléshez:
Kapacitás ≈ (Nyers adatkészlet) × (Replikációs tényező) + (Előfeldolgozott / Kiterjesztett adatok) + (Ellenőrzőpontok + Naplók) + (Biztonsági tartalék ~15–30%)
Ezután ellenőrizd az átviteli sebességgel szembeni megbízhatóságot. Ha a csomópontonkénti betöltőknek ~2–4 GB/s folyamatos sebességre van szükségük, akkor az NVMe vagy a párhuzamos FS az ideális gyors elérési utak szempontjából, az objektumtárolás pedig az alapfunkció.
Nem csak a térről van szó 📊
Amikor az emberek mesterséges intelligencia által támasztott tárhelyigényről , terabájtokban vagy petabájtokban gondolkodnak. De az igazi trükk az egyensúly: költség kontra teljesítmény, rugalmasság kontra megfelelőség, innováció kontra stabilitás. A mesterséges intelligencia által támasztott adatok mennyisége nem fog egyhamar csökkenni. Azok a csapatok, amelyek korán beépítik a tárhelyet a modelltervezésbe, elkerülik az adatözönben való megfulladást – és végül gyorsabban is képzik magukat.
Referenciák
[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) – adathalmaz méretezésének és kihívásának kérdése. Link
[2] AWS – Amazon S3 Árazás és költségek (adatátvitel, kimenő forgalom, életciklus-szintek). Link
[3] CISA – 3-2-1 biztonsági mentési szabályra vonatkozó tanácsadó dokumentum. Link
[4] NVIDIA dokumentáció – GPUDirect Storage áttekintése. Link
[5] ICO – Az Egyesült Királyság GDPR-szabályai a nemzetközi adatátvitelről. Link