Fem steg för rätt AI-lagring

AI-innovation kräver lagringslösningar som kan hantera AI-arbetslaster och stora datavolymer.

Experterna på Quobyte delar vanliga lagringsutmaningar som organisationer nu står inför och hur man kan mildra dessa utmaningar och få lagring som främjar AI-innovation och tar bort flaskhalsar.

Eftersom AI-projekt ofta börjar smått och sedan expanderar, kämpar många med flaskhalsar som uppstår från den enorma datatillväxten och lagringssystem som inte kan skalas. Andra kämpar med långsamma lagringssystem som saknar den prestanda som behövs för att stödja djupinlärning eller generativ AI, vilket leder till att GPU:er står stilla och att kostnader ökar.

“Många AI-lagringslösningar är appliance-baserade, vilket innebär att de lägger till komplexitet i infrastrukturens drift. Att behöva arbeta med flera olika appliance-lösningar gör också hanteringen mer utmanande, då varje har en specifik konfiguration och behöver underhållas och uppgraderas,” säger Daniel Byström, ansvarig för Quobyte i Norden.

Säkerhet är också en vanlig utmaning när det gäller lagring och AI, där osäkra lagringssystem gör organisationer sårbara för dataintrång och exponering av konfidentiell information. Dessutom kan fel lagringslösningar orsaka driftstopp under träning, finjustering och testning, vilket kan resultera i dataförlust eller korruption.

“AI-arbetslaster inkluderar ofta känslig och värdefull data, och därför måste säkerhet vara högsta prioritet. Oplanerade driftstopp kan negativt påverka resultat, exempelvis modellernas noggrannhet, och bränna hål i budgetar, eftersom dyra resurser som GPU:er och CPU:er fortfarande kan medföra kostnader,” säger Daniel Byström.

Fem steg för att få din AI-lagring rätt

1. Välj linjär skalbarhet (scale-out). Välj lagringssystem som erbjuder linjär skalbarhet för kapacitet och prestanda. Detta möjliggör distribuerad träning som förbättrar prestandan. Det kan också minska tiden det tar att komma åt och bearbeta data. Skalbar lagring (scale-out storage) gör det möjligt för organisationer att använda flera servrar och aggregera deras prestanda istället för att förlita sig på en enda större server.
2. Fokusera på hög bandbredd. För AI-arbetslaster handlar det om genomströmning; det finns ingen “låg latens” för dessa applikationer. GPU:er är för snabba för allt i ett modernt datacenter, såsom lokal lagring och särskilt allt över nätverket. Det spelar ingen roll hur snabbt nätverksfilsystemet är; det kommer alltid att svara för långsamt för GPU:er, så förhämtning (prefetching) behöver utföras. Förhämtning döljer latensen genom att förutse databehov, så att endast bandbredd spelar roll i AI-applikationer. Hög bandbredd hjälper till att säkerställa att data alltid flödar in, så att GPU:erna aldrig går sysslolösa.
3. Välj snabbt OCH pålitligt. Att helt eliminera driftstopp är avgörande för AI-arbetslaster eftersom avbrott är kostsamma. Att nöja sig med höghastighetslagringslösningar som inte är tillförlitliga kan leda till katastrof. Tillförlitlighet och ett system som är förlåtande mot operatörsfel är avgörande. Att säkerställa att lagringssystemet är snabbt och pålitligt är nyckeln till att upprätthålla kontinuerlig drift och effektivitet i AI-uppgifter.
4. Det ska vara enkelt att hantera. AI-projekt kräver lagringslösningar som är enkla att driva i storleksordningen 100-tals petabyte på grund av AI-arbetsflödenas unika krav, vilka inkluderar hantering av stora datamängder, säkerställande av hög prestanda och bibehållande av flexibilitet när projekt utvecklas. Data växer ständigt med AI-projekt, så lagringslösningar måste erbjuda enkel datahantering och drift så att mindre team effektivt kan hantera dem.
5. Bättre vara säker än behöva ångra sig. Data är den mest väsentliga komponenten i AI-applikationer och behöver skyddas. Lagringslösningar måste inkludera starka säkerhetsåtgärder för att förhindra obehörig åtkomst och efterlevnad av ramverk som HIPAA. Bland säkerhetsåtgärder finns ACL:er för finkornig åtkomstkontroll, end-to-end-datakryptering och multitenancy för organisationer som arbetar med flera kunder eller grupper. Generellt måste lagring tillhandahålla robusta säkerhetsfunktioner eftersom den övergripande säkerheten bara är så bra som den svagaste länken i organisationen.

“Genom att följa dessa punkter när man väljer ett lagringssystem för AI kan organisationer undvika typiska misstag som dramatiskt ökar kostnaderna, skapar frustration hos användare och hotar AI-projektens framgång,” säger Daniel Byström på Quobyte. “Det är därför vi har lagt så mycket fokus på vår effektiva och säkra skalbara arkitektur och distribuerade parallella filsystem, som levererar prestanda för skalning av AI-projekt utan avbrott eller komplexitet.”

Om Quobyte

Quobyte provides a unified storage platform engineered for simplicity and high performance, suitable for enterprises and researchers pushing the frontiers of innovation. It ensures exceptional reliability and enterprise-level features, enabling rapid deployment and streamlined operations for organizations of various sizes, making HPC accessible for all. Quobyte empowers small teams to run large-scale infrastructures, advancing today’s most groundbreaking research.