Заказано В быстро развивающемся мире искусственного интеллекта графические процессоры часто называют тихой силой, движущей инновации.
Они являются мозговой силой, стоящей за всем – от чат-ботов и самоуправляемых автомобилей до алгоритмов, обнаруживающих раковые клетки на медицинских снимках. Но вот маленький грязный секрет: даже самые мощные графические процессоры могут превратиться в простых зрителей, которые в бездействии ждут, пока данные догонят их. Представьте себе Усэйна Болта на стартовой линии, готового к спринтерскому рывку, но сдерживающегося из-за того, что кто-то неправильно передал эстафету. Именно это и происходит, когда GPU Вашего ИИ оказываются зажаты неэффективными системами хранения данных.
В рабочих процессах ИИ, особенно когда GPU являются основной вычислительной силой, задержка в хранении и получении данных может затормозить всю работу. Поэтому вопрос не только в том, как быстро Ваши GPU могут вычислять; вопрос в том, как быстро они могут получить доступ к данным, которые им нужны для обработки. Думайте о своих GPU как о ненасытных, жаждущих данных зверях. Кормите их хорошо, и они будут творить волшебство. Но если их морить голодом, то даже самое лучшее оборудование не сможет реализовать свой потенциал.
Именно поэтому мы здесь: чтобы решить вполне реальную проблему “узких мест” в ИИ, вызванных устаревшими или недостаточно эффективными системами хранения данных, и, что еще важнее, предложить несколько умных “хаков” для хранения данных (т.е. умных, оптимизированных методов, позволяющих добиться максимальной эффективности и извлечь максимум из Вашего оборудования для ИИ), которые позволят Вашим GPU быть сытыми и счастливыми. И поверьте нам, Вы не захотите оставлять свои графические процессоры голодными. Вам бы не понравилось, если бы они были голодными.
Хак №1: Пропускная способность данных – кормите зверя быстрее!
Графические процессоры – это джаггернауты, обрабатывающие данные, но они хороши лишь настолько, насколько хорош конвейер, доставляющий эти данные. Ключ к раскрытию их полного потенциала лежит в скорости передачи данных – насколько быстро данные могут быть получены и переданы процессорам. Именно здесь технология хранения данных играет решающую роль.
Чем быстрее поступают данные, тем более эффективными становятся Ваши GPU. В рабочих нагрузках ИИ даже небольшая задержка в получении данных может привести к тому, что графические процессоры будут простаивать в ожидании чего-нибудь интересного. Чтобы избежать этого узкого места, Вам необходимо быстрое и эффективное решение для хранения данных. Высокая пропускная способность данных гарантирует, что Ваши GPU всегда будут работать на пике производительности, не теряя времени.
Одним из лучших способов оптимизации пропускной способности данных является использование высокопроизводительных решений для хранения данных, таких как Dell Technologies PowerScale. PowerScale разработан для обработки огромных потоков данных, генерируемых рабочими нагрузками искусственного интеллекта, быстро и эффективно снабжая GPU необходимыми данными. Это все равно что переключиться с садового шланга на брандспойт – Ваши GPU даже не поймут, что их поразило. Повысив пропускную способность, Вы избавитесь от простоев GPU, ускорив выполнение таких задач, как обучение и вычисление.
Хак №2: Не просто масштабируйте – масштабируйте умно
Наборы данных ИИ не просто велики – они растут в геометрической прогрессии. По оценкам некоторых экспертов, к 2025 году в мире будет генерироваться 175 зеттабайт данных. Хотя это может показаться проблемой будущего, это не так. Огромный объем наборов данных ИИ уже сегодня представляет собой проблему, и дело не только в поиске места для хранения. Речь идет о том, как быстро и беспрепятственно Вы сможете получить доступ к этим данным.
При масштабировании системы хранения данных для ИИ очень важно обеспечить, чтобы производительность масштабировалась вместе с емкостью. Недостаточно просто добавить больше хранилища; необходимо оптимизировать его взаимодействие с Вашей системой искусственного интеллекта. PowerScale обеспечивает плавное масштабирование, а это значит, что Вы можете расширить хранилище для размещения растущих наборов данных без ущерба для производительности. Подумайте об этом, как о добавлении дополнительных полос на шоссе без замедления движения – главное, чтобы данные двигались.
Хак №3: Приоритетное размещение данных
Не все данные созданы равными, и это особенно верно, когда речь идет о рабочих нагрузках ИИ. Горячие данные – данные, к которым часто обращаются – должны храниться в быстрых, высокопроизводительных системах, в то время как холодные данные – данные, к которым редко обращаются – могут размещаться в более экономичных, медленных системах.
Но вот тут-то и становится интересно: Рабочие нагрузки ИИ часто стирают границы между “горячими” и “холодными” данными. По мере развития моделей данные, которые раньше были холодными, могут внезапно снова стать горячими. Вот почему стратегии динамического размещения данных имеют решающее значение для ИИ. Используя интеллектуальные алгоритмы размещения данных, Вы можете гарантировать, что Ваши самые горячие данные всегда готовы к быстрому доступу, сокращая время простоя GPU и повышая общую эффективность.
Автоматизированные решения Dell PowerScale для многоуровневой обработки данных – отличный пример этого. Она обеспечивает автоматическое перемещение данных между уровнями производительности и архива в зависимости от их текущего использования, поддерживая питание Ваших GPU без ручного вмешательства. Это как умный холодильник, который всегда держит самые свежие ингредиенты на переднем плане, так что Вам никогда не придется их искать.
Хак #4: Уменьшите задержки с помощью высокоскоростных сетей
Даже самая быстрая система хранения данных будет работать с трудом, если ее узким местом будет медленная сеть. В рабочих нагрузках ИИ задержка – это враг. Графическим процессорам нужен немедленный доступ к данным, и любые задержки на сетевом уровне могут снизить производительность.
Один из способов уменьшить задержку – использовать высокоскоростные сетевые технологии, такие как RDMA (Remote Direct Memory Access) и GPUDirect Storage. RDMA позволяет передавать данные напрямую между системами памяти без участия центрального процессора, что значительно снижает накладные расходы и увеличивает скорость передачи данных. GPUDirect Storage позволяет графическим процессорам получать доступ к данным непосредственно из системы хранения, минуя центральный процессор, что обеспечивает еще более быстрые результаты.
Технология Magnum IO от NVIDIA в паре с Dell PowerScale создает высокоскоростную среду с низкой задержкой, которая сводит к минимуму время простоя GPU. Устраняя узкие места на сетевом уровне, Вы можете гарантировать, что Ваши данные будут доставлены так быстро, как только Ваши GPU смогут их обработать.
Хак #5: Следите за безопасностью данных
Безопасность может быть не первой вещью, которая приходит на ум при оптимизации рабочих нагрузок ИИ, но это должно быть так. Системы искусственного интеллекта являются главной мишенью для кибератак, а данные, с которыми они работают, зачастую очень чувствительны. Нарушения могут иметь катастрофические последствия не только для Вашего бизнеса, но и для самих моделей ИИ.
Представьте себе, что Вы обучаете модель искусственного интеллекта выявлять мошенничество, а злоумышленник вводит в нее ложные данные. Это не просто техническая неудача – это катастрофа.
Чтобы избежать этого, очень важно иметь надежные протоколы защиты данных, от шифрования в состоянии покоя до мониторинга в режиме реального времени на предмет необычных моделей доступа. Dell PowerScale соответствует стандартам безопасности федерального уровня, включая шифрование, соответствие нормативным требованиям и расширенное обнаружение угроз. Поскольку искусственный интеллект является движущей силой большого количества инноваций, обеспечение защиты Ваших данных является неотъемлемой частью поддержания Вашего искусственного интеллекта на должном уровне.
Силовая пара Dell-NVIDIA: Пара, созданная для ИИ
На данный момент очевидно, что оптимизация системы хранения данных имеет решающее значение для раскрытия всего потенциала ИИ. Но правильное решение для хранения данных – это только часть уравнения. Не менее важно иметь правильную аппаратную инфраструктуру для его поддержки. Именно здесь вступает в игру партнерство между Dell Technologies и NVIDIA.
Графические процессоры NVIDIA, такие как DGX SuperPOD, обеспечивают сырую вычислительную мощность, необходимую для обучения и развертывания сложных моделей ИИ. Но без быстрой, масштабируемой системы хранения данных, такой как Dell PowerScale, эта мощь может быть использована не полностью. Сотрудничество этих двух технологических гигантов гарантирует, что рабочие нагрузки ИИ будут выполняться с максимальной производительностью, а системы хранения и вычисления будут работать рука об руку, чтобы устранить узкие места.
Сочетая ведущие графические процессоры NVIDIA с высокопроизводительными и масштабируемыми решениями хранения Dell, компании могут открыть новые уровни эффективности в своих рабочих процессах ИИ. Более того, система хранения PowerScale сертифицирована для NVIDIA DGX SuperPOD, что означает, что она специально оптимизирована для работы с огромными объемами данных, требуемыми этими мощными GPU. Это как установить ракетный двигатель в гоночный автомобиль – Вам гарантирована быстрая и плавная езда.
Помните образ Усэйна Болта, ожидающего на стартовой линии, которого удерживает неправильно поставленная эстафетная палочка? Представьте себе, что вместо того, чтобы задерживаться, у него была личная эстафетная команда, созданная для того, чтобы передавать ему эстафету идеально – каждый раз, в точно нужный момент. Вот что оптимизация Вашего хранилища делает для ИИ.
Подаете ли Вы данные на GPU для создания рекомендательного механизма в реальном времени или обучаете генеративную модель ИИ на петабайтах исторических данных, ключ к раскрытию всего потенциала ИИ лежит в Вашей стратегии хранения данных. Реализовав эти приемы – увеличение пропускной способности данных, разумное масштабирование, оптимизация размещения данных, снижение задержек и надежная защита – Вы сможете обеспечить работу Ваших систем ИИ на полной скорости, без лишних узких мест.
А поскольку Dell Technologies и NVIDIA продолжают внедрять инновации в совместные решения, такие как PowerScale и DGX SuperPOD, будущее выглядит еще более радужным для предприятий, управляемых ИИ. Голод графических процессоров ИИ не замедлится в ближайшее время, но с правильными решениями для хранения данных Вы будете хорошо подготовлены к тому, чтобы поддерживать их питание и процветание в течение длительного времени.
Вот если бы только Усэйн Болт мог бегать с GPU в руках…
Узнайте больше о Dell PowerScale.
Предоставлено Вам компанией Dell Technologies.
