AI-യ്ക്കുള്ള ഡാറ്റ സംഭരണ ​​ആവശ്യകതകൾ: നിങ്ങൾ ശരിക്കും അറിയേണ്ടത്

AI എന്നത് വെറും മിന്നുന്ന മോഡലുകളോ ആളുകളെ അനുകരിക്കുന്ന സംസാരിക്കുന്ന സഹായികളോ അല്ല. ഇതിനെല്ലാം പിന്നിൽ, ഡാറ്റയുടെ ഒരു പർവതമുണ്ട് - ചിലപ്പോൾ ഒരു സമുദ്രം പോലും - ഉണ്ട്. സത്യം പറഞ്ഞാൽ, ആ ഡാറ്റ സംഭരിക്കുന്നുണ്ടോ? അവിടെയാണ് കാര്യങ്ങൾ സാധാരണയായി കുഴപ്പത്തിലാകുന്നത്. ഇമേജ് റെക്കഗ്നിഷൻ പൈപ്പ്‌ലൈനുകളെക്കുറിച്ചോ ഭീമൻ ഭാഷാ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചോ നിങ്ങൾ സംസാരിക്കുകയാണെങ്കിൽ, AI-യുടെ ഡാറ്റ സംഭരണ ​​ആവശ്യകതകൾ പെട്ടെന്ന് നിയന്ത്രണം വിട്ടേക്കാം. സംഭരണം എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത്രയധികം ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതെന്ന് നമുക്ക് വിശദീകരിക്കാം, മേശപ്പുറത്ത് എന്തൊക്കെ ഓപ്ഷനുകൾ ഉണ്ട്, ചെലവ്, വേഗത, സ്കെയിൽ എന്നിവ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യാം.

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 ഡാറ്റാ സയൻസും കൃത്രിമബുദ്ധിയും: നവീകരണത്തിന്റെ ഭാവി
AI-യും ഡാറ്റാ സയൻസും ആധുനിക നവീകരണത്തെ എങ്ങനെ നയിക്കുന്നുവെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

🔗 കൃത്രിമ ദ്രാവക ബുദ്ധി: AI യുടെയും വികേന്ദ്രീകൃത ഡാറ്റയുടെയും ഭാവി
വികേന്ദ്രീകൃത AI ഡാറ്റയിലേക്കും ഉയർന്നുവരുന്ന നൂതനാശയങ്ങളിലേക്കും ഒരു എത്തിനോട്ടം.

🔗 നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട AI ഉപകരണങ്ങൾക്കായുള്ള ഡാറ്റ മാനേജ്മെന്റ്
AI ഡാറ്റ സംഭരണവും കാര്യക്ഷമതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള പ്രധാന തന്ത്രങ്ങൾ.

🔗 ഡാറ്റാ അനലിസ്റ്റുകൾക്കുള്ള മികച്ച AI ഉപകരണങ്ങൾ: വിശകലന തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുക
ഡാറ്റ വിശകലനവും തീരുമാനമെടുക്കലും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്ന മികച്ച AI ഉപകരണങ്ങൾ.

അപ്പോൾ... AI ഡാറ്റ സംഭരണത്തിന് എന്തെങ്കിലും ഗുണമുണ്ടോ? ✅

ഇത് വെറും "കൂടുതൽ ടെറാബൈറ്റുകൾ" മാത്രമല്ല. യഥാർത്ഥ AI-സൗഹൃദ സംഭരണം പരിശീലന റണ്ണുകൾക്കും അനുമാന വർക്ക്‌ലോഡുകൾക്കും വേണ്ടത്ര വേഗതയുള്ളതുമായിരിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്

ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട ചില അടയാളങ്ങൾ:

• സ്കേലബിളിറ്റി : നിങ്ങളുടെ ആർക്കിടെക്ചർ മാറ്റിയെഴുതാതെ തന്നെ ജിബികളിൽ നിന്ന് പിബികളിലേക്ക് ചാടുക.

• പ്രകടനം : ഉയർന്ന ലേറ്റൻസി GPU-കളെ ക്ഷയിപ്പിക്കും; അവ തടസ്സങ്ങൾ ക്ഷമിക്കില്ല.

• ആവർത്തനം : സ്നാപ്പ്ഷോട്ടുകൾ, റെപ്ലിക്കേഷൻ, പതിപ്പിംഗ് - കാരണം പരീക്ഷണങ്ങൾ തകരുന്നു, ആളുകളും തകരുന്നു.

• ചെലവ്-കാര്യക്ഷമത : ശരിയായ ശ്രേണി, ശരിയായ നിമിഷം; അല്ലെങ്കിൽ, ബിൽ ഒരു നികുതി ഓഡിറ്റ് പോലെ ഒളിഞ്ഞുനോക്കും.

• കമ്പ്യൂട്ട് ചെയ്യാനുള്ള സാമീപ്യം : GPU-കൾ/TPU-കൾ അല്ലെങ്കിൽ വാച്ച് ഡാറ്റ ഡെലിവറി ചോക്കിന് അടുത്തായി സ്റ്റോറേജ് വയ്ക്കുക.

അല്ലെങ്കിൽ, അത് പുൽത്തകിടി ഇന്ധനം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഫെരാരി ഓടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നത് പോലെയാണ് - സാങ്കേതികമായി അത് നീങ്ങുന്നു, പക്ഷേ അധികനേരം അല്ല.

താരതമ്യ പട്ടിക: AI-യ്ക്കുള്ള പൊതുവായ സംഭരണ ​​തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ

AI ഡാറ്റ ആവശ്യകതകൾ എന്തുകൊണ്ട് പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നു 🚀

AI എന്നത് സെൽഫികൾ പൂഴ്ത്തിവെക്കുക മാത്രമല്ല. അത് അതിഭീകരമാണ്.

• പരിശീലന സെറ്റുകൾ : ഇമേജ്നെറ്റിന്റെ ILSVRC മാത്രം ~1.2M ലേബൽ ചെയ്ത ചിത്രങ്ങൾ പായ്ക്ക് ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട കോർപ്പറ അതിനപ്പുറം പോകുന്നു [1].

• പതിപ്പിംഗ് : ഓരോ മാറ്റവും - ലേബലുകൾ, വിഭജനങ്ങൾ, വർദ്ധനവുകൾ - മറ്റൊരു "സത്യം" സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

• സ്ട്രീമിംഗ് ഇൻപുട്ടുകൾ : ലൈവ് വിഷൻ, ടെലിമെട്രി, സെൻസർ ഫീഡുകൾ... ഇത് ഒരു സ്ഥിരം ഫയർഹോസാണ്.

• ഘടനയില്ലാത്ത ഫോർമാറ്റുകൾ : ടെക്സ്റ്റ്, വീഡിയോ, ഓഡിയോ, ലോഗുകൾ - വൃത്തിയുള്ള SQL പട്ടികകളേക്കാൾ വളരെ വലുതാണ്.

നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാം കഴിക്കാവുന്ന ഒരു ബുഫേയാണിത്, ഈ മോഡൽ എപ്പോഴും ഡെസേർട്ടിനായി തിരിച്ചുവരുന്നു.

ക്ലൗഡ് vs ഓൺ-പ്രിമൈസസ്: ഒരിക്കലും അവസാനിക്കാത്ത സംവാദം 🌩️🏢

മേഘം പ്രലോഭിപ്പിക്കുന്നതായി തോന്നുന്നു: ഏതാണ്ട് അനന്തം, ആഗോളം, നിങ്ങൾ പോകുമ്പോൾ പണം നൽകുക. നിങ്ങളുടെ ഇൻവോയ്‌സിൽ എഗ്രസ് ചാർജുകൾ - പെട്ടെന്ന് നിങ്ങളുടെ "വിലകുറഞ്ഞ" സംഭരണച്ചെലവ് കമ്പ്യൂട്ട് ചെലവിനെ എതിർക്കുന്നു [2].

മറുവശത്ത്, ഓൺ-പ്രേം നിയന്ത്രണവും മികച്ച പ്രകടനവും നൽകുന്നു, എന്നാൽ ഹാർഡ്‌വെയർ, പവർ, കൂളിംഗ്, റാക്കുകൾ ബേബി സിറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മനുഷ്യർ എന്നിവയ്ക്കും നിങ്ങൾ പണം നൽകുന്നു.

മിക്ക ടീമുകളും കുഴപ്പം പിടിച്ച മധ്യത്തിലാണ് സ്ഥിരതാമസമാക്കുന്നത്: ഹൈബ്രിഡ് സജ്ജീകരണങ്ങൾ. ചൂടുള്ളതും സെൻസിറ്റീവുമായ ഉയർന്ന ത്രൂപുട്ട് ഡാറ്റ GPU-കൾക്ക് സമീപം സൂക്ഷിക്കുക, ബാക്കിയുള്ളവ ക്ലൗഡ് ടയറുകളിൽ ആർക്കൈവ് ചെയ്യുക.

പെട്ടെന്ന് വർദ്ധിക്കുന്ന സംഭരണ ​​ചെലവുകൾ 💸

ശേഷി വെറും ഉപരിതല പാളി മാത്രമാണ്. മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന ചെലവുകൾ കുന്നുകൂടുന്നു:

• ഡാറ്റാ ചലനം : ഇന്റർ-റീജിയൻ പകർപ്പുകൾ, ക്രോസ്-ക്ലൗഡ് ട്രാൻസ്ഫറുകൾ, ഉപയോക്തൃ എഗ്രസ് പോലും [2].

• ആവർത്തനം : 3-2-1 (മൂന്ന് പകർപ്പുകൾ, രണ്ട് മീഡിയ, ഒരു ഓഫ്-സൈറ്റ്) പിന്തുടരുന്നത് സ്ഥലം കുറയ്ക്കുന്നു, പക്ഷേ ദിവസം ലാഭിക്കുന്നു [3].

• പവറും കൂളിംഗും : നിങ്ങളുടെ റാക്ക് ആണെങ്കിൽ, അത് നിങ്ങളുടെ ചൂടിന്റെ പ്രശ്നമാണ്.

• ലേറ്റൻസി ട്രേഡ്-ഓഫുകൾ : വിലകുറഞ്ഞ നിരകൾ സാധാരണയായി ഗ്ലേഷ്യൽ പുനഃസ്ഥാപന വേഗതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

സുരക്ഷയും അനുസരണവും: നിശബ്ദ ഇടപാട് ലംഘിക്കുന്നവർ 🔒

ബൈറ്റുകൾ എവിടെയാണ് താമസിക്കുന്നതെന്ന് നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് അക്ഷരാർത്ഥത്തിൽ നിർണ്ണയിക്കാൻ കഴിയും. UK GDPR , വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ UKയിൽ നിന്ന് പുറത്തേക്ക് മാറ്റുന്നതിന് നിയമപരമായ കൈമാറ്റ വഴികൾ (SCC-കൾ, IDTA-കൾ അല്ലെങ്കിൽ പര്യാപ്തതാ നിയമങ്ങൾ) ആവശ്യമാണ്. വിവർത്തനം: നിങ്ങളുടെ സംഭരണ ​​രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് ഭൂമിശാസ്ത്രം "അറിയണം" [5].

ആദ്യ ദിവസം മുതൽ ബേക്ക് ചെയ്യേണ്ട അടിസ്ഥാനകാര്യങ്ങൾ:

• എൻക്രിപ്ഷൻ - വിശ്രമവും യാത്രയും.

• കുറഞ്ഞ ആനുകൂല്യങ്ങളുള്ള ആക്‌സസ് + ഓഡിറ്റ് പാതകൾ.

• മാറ്റമില്ലാത്ത അവസ്ഥ അല്ലെങ്കിൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ലോക്കുകൾ പോലുള്ള സംരക്ഷണങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കുക

പ്രകടനത്തിലെ തടസ്സങ്ങൾ: ലേറ്റൻസി ഒരു നിശബ്ദ കൊലയാളിയാണ് ⚡

GPU-കൾക്ക് കാത്തിരിപ്പ് ഇഷ്ടമല്ല. സംഭരണം വൈകിയാൽ, അവ മഹത്വവൽക്കരിക്കപ്പെട്ട ഹീറ്ററുകളാണ്. NVIDIA GPUDirect സ്റ്റോറേജ് CPU ഇടനിലക്കാരനെ വെട്ടിക്കുറച്ചു, NVMe-യിൽ നിന്ന് GPU മെമ്മറിയിലേക്ക് ഡാറ്റ നേരിട്ട് ഷട്ടിൽ ചെയ്യുന്നു - വലിയ ബാച്ച് പരിശീലനം ആഗ്രഹിക്കുന്നത് കൃത്യമായി [4].

സാധാരണ പരിഹാരങ്ങൾ:

• ഹോട്ട് ട്രെയിനിംഗ് ഷാർഡുകൾക്കായുള്ള NVMe ഓൾ-ഫ്ലാഷ്.

• മെനി-നോഡ് ത്രൂപുട്ടിനുള്ള പാരലൽ ഫയൽ സിസ്റ്റങ്ങൾ (ലസ്ട്രെ, സ്പെക്ട്രം സ്കെയിൽ).

• GPU-കൾ നിഷ്‌ക്രിയമാകാതിരിക്കാൻ ഷാർഡിംഗ് + പ്രീഫെച്ച് ഉള്ള അസിൻക് ലോഡറുകൾ.

AI സംഭരണം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക നീക്കങ്ങൾ 🛠️

• ടയറിങ് : NVMe/SSD-യിലെ ഹോട്ട് ഷാർഡുകൾ; പഴകിയ സെറ്റുകൾ ഒബ്ജക്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ കോൾഡ് ടയറുകളിലേക്ക് ആർക്കൈവ് ചെയ്യുക.

• ഡെഡപ്പ് + ഡെൽറ്റ : ബേസ്‌ലൈനുകൾ ഒരിക്കൽ സംഭരിക്കുക, ഡിഫൻസ് + മാനിഫെസ്റ്റുകൾ മാത്രം സൂക്ഷിക്കുക.

• ജീവിതചക്ര നിയമങ്ങൾ : പഴയ ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ ഓട്ടോ-ടയർ ചെയ്യുകയും കാലഹരണപ്പെടുകയും ചെയ്യുക [2].

• 3-2-1 പ്രതിരോധശേഷി : വ്യത്യസ്ത മാധ്യമങ്ങളിലായി എല്ലായ്‌പ്പോഴും ഒന്നിലധികം പകർപ്പുകൾ സൂക്ഷിക്കുക, ഒന്ന് ഒറ്റപ്പെടുത്തി [3].

• ഇൻസ്ട്രുമെന്റേഷൻ : ട്രാക്ക് ത്രൂപുട്ട്, p95/p99 ലേറ്റൻസികൾ, പരാജയപ്പെട്ട വായനകൾ, ജോലിഭാരം അനുസരിച്ചുള്ള എഗ്രസ്.

ഒരു ദ്രുത (നിർമ്മിതം എന്നാൽ സാധാരണ) കേസ് 📚

ക്ലൗഡ് ഒബ്‌ജക്റ്റ് സംഭരണത്തിൽ ഏകദേശം 20 TB ശേഷിയുള്ള ഒരു വിഷൻ ടീം പ്രവർത്തനം ആരംഭിക്കുന്നു. പിന്നീട്, പരീക്ഷണങ്ങൾക്കായി അവർ പ്രദേശങ്ങളിലുടനീളം ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ക്ലോൺ ചെയ്യാൻ തുടങ്ങുന്നു. അവരുടെ ചെലവ് വർദ്ധിക്കുന്നു - സംഭരണത്തിൽ നിന്നല്ല, മറിച്ച് എഗ്രസ് ട്രാഫിക്കിൽ . അവർ ഹോട്ട് ഷാർഡുകൾ GPU ക്ലസ്റ്ററിനടുത്തുള്ള NVMe-യിലേക്ക് മാറ്റുന്നു, ഒബ്‌ജക്റ്റ് സംഭരണത്തിൽ ഒരു കാനോനിക്കൽ പകർപ്പ് സൂക്ഷിക്കുന്നു (ജീവിതചക്ര നിയമങ്ങൾക്കൊപ്പം), അവർക്ക് ആവശ്യമുള്ള സാമ്പിളുകൾ മാത്രം പിൻ ചെയ്യുന്നു. ഫലം: GPU-കൾ കൂടുതൽ തിരക്കേറിയതാണ്, ബില്ലുകൾ കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുന്നു, ഡാറ്റ ശുചിത്വം മെച്ചപ്പെടുന്നു.

ബാക്ക്-ഓഫ്-ദി-കവർ ശേഷി ആസൂത്രണം 🧮

കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഏകദേശ സൂത്രവാക്യം:

ശേഷി ≈ (റോ ഡാറ്റാസെറ്റ്) × (റെപ്ലിക്കേഷൻ ഫാക്ടർ) + (പ്രീപ്രോസസ്ഡ് / ഓഗ്മെന്റഡ് ഡാറ്റ) + (ചെക്ക്‌പോയിന്റുകൾ + ലോഗുകൾ) + (സുരക്ഷാ മാർജിൻ ~15–30%)

പിന്നെ സാനിറ്റി അത് ത്രൂപുട്ടുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക. പെർ-നോഡ് ലോഡറുകൾക്ക് ~2–4 GB/s സസ്റ്റൈനബിൾ ആവശ്യമുണ്ടെങ്കിൽ, ഒബ്ജക്റ്റ് സ്റ്റോറേജ് അടിസ്ഥാന സത്യമായി ഉപയോഗിച്ച് ഹോട്ട് പാത്തുകൾക്കായി നിങ്ങൾ NVMe അല്ലെങ്കിൽ പാരലൽ FS നോക്കുകയാണ്.

ഇത് ബഹിരാകാശത്തെക്കുറിച്ച് മാത്രമല്ല 📊

AI സംഭരണ ​​ആവശ്യകതകൾ എന്ന് ആളുകൾ പറയുമ്പോൾ , അവർ ചിത്രീകരിക്കുന്നത് ടെറാബൈറ്റുകളോ പെറ്റാബൈറ്റുകളോ ആണ്. എന്നാൽ യഥാർത്ഥ തന്ത്രം സന്തുലിതാവസ്ഥയാണ്: ചെലവ് vs. പ്രകടനം, വഴക്കം vs. അനുസരണം, നവീകരണം vs. സ്ഥിരത. AI ഡാറ്റ ഉടൻ ചുരുങ്ങില്ല. മോഡൽ ഡിസൈനിലേക്ക് സംഭരണം നേരത്തെ മടക്കിക്കളയുന്ന ടീമുകൾ ഡാറ്റ ചതുപ്പുകളിൽ മുങ്ങുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നു - അവർ വേഗത്തിൽ പരിശീലനം നേടുകയും ചെയ്യുന്നു.

അവലംബം

[1] റുസ്സകോവ്സ്കി തുടങ്ങിയവർ. ഇമേജ്നെറ്റ് ലാർജ് സ്കെയിൽ വിഷ്വൽ റെക്കഗ്നിഷൻ ചലഞ്ച് (IJCV) - ഡാറ്റാസെറ്റ് സ്കെയിലും ചലഞ്ചും. ലിങ്ക്
[2] AWS - ആമസോൺ S3 വിലനിർണ്ണയവും ചെലവുകളും (ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ഫർ, എഗ്രസ്, ലൈഫ് സൈക്കിൾ ടയറുകൾ). ലിങ്ക്
[3] CISA - 3-2-1 ബാക്കപ്പ് റൂൾ അഡ്വൈസറി. ലിങ്ക്
[4] NVIDIA ഡോക്സ് - GPUDirect സ്റ്റോറേജ് അവലോകനം. ലിങ്ക്
[5] ICO - അന്താരാഷ്ട്ര ഡാറ്റ ട്രാൻസ്ഫറുകളെക്കുറിച്ചുള്ള UK GDPR നിയമങ്ങൾ. ലിങ്ക്

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്