La IA no són només models cridaners o assistents parlants que imiten les persones. Darrere de tot això, hi ha una muntanya, de vegades un oceà, de dades. I, sincerament, emmagatzemar aquestes dades? Aquí és on les coses solen complicar-se. Tant si es parla de canals de reconeixement d'imatges com d'entrenar models de llenguatge gegants, els requisits d'emmagatzematge de dades per a la IA es poden descontrolar ràpidament si no s'hi pensa bé. Analitzem per què l'emmagatzematge és una bèstia, quines opcions hi ha sobre la taula i com es pot combinar el cost, la velocitat i l'escala sense esgotar-se.
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Ciència de dades i intel·ligència artificial: el futur de la innovació
Explorant com la IA i la ciència de dades impulsen la innovació moderna.
🔗 Intel·ligència artificial líquida: el futur de la IA i les dades descentralitzades
Una mirada a les dades descentralitzades d'IA i les innovacions emergents.
🔗 Gestió de dades per a eines d'IA que hauries de tenir en compte
Estratègies clau per millorar l'emmagatzematge i l'eficiència de dades d'IA.
🔗 Millors eines d'IA per a analistes de dades: Millora la presa de decisions d'anàlisi
Eines d'IA principals que impulsen l'anàlisi de dades i la presa de decisions.
Aleshores... què fa que l'emmagatzematge de dades amb IA sigui bo? ✅
No es tracta només de "més terabytes". Un emmagatzematge realment compatible amb la IA consisteix a ser útil, fiable i prou ràpid tant per a les execucions d'entrenament com per a les càrregues de treball d'inferència.
Alguns trets distintius que val la pena destacar:
-
Escalabilitat : Saltar de GB a PB sense reescriure l'arquitectura.
-
Rendiment : Una latència alta deixarà les GPU sense recursos; no perdonen els colls d'ampolla.
-
Redundància : instantànies, replicació, control de versions, perquè els experiments es trenquen i la gent també.
-
Cost-eficiència : nivell adequat, moment adequat; altrament, la factura s'enfila com una auditoria fiscal.
-
Proximitat a la computació : Col·loqueu l'emmagatzematge al costat de les GPU/TPU o observeu l'estrangulament del lliurament de dades.
Altrament, és com intentar fer funcionar un Ferrari amb combustible de tallagespa: tècnicament es mou, però no durant gaire temps.
Taula comparativa: opcions d'emmagatzematge habituals per a la IA
| Tipus d'emmagatzematge | Millor ajust | Estadi de beisbol Cost | Per què funciona (o no) |
|---|---|---|---|
| Emmagatzematge d'objectes al núvol | Startups i operacions mitjanes | $$ (variable) | Flexible, durador, perfecte per a llacs de dades; compte amb les tarifes de sortida i les peticions de resultats. |
| NAS local | Organitzacions més grans amb equips de TI | $$$$ | Latència predictible, control total; despeses de capital inicials + costos operatius continus. |
| Núvol híbrid | Configuracions de compliment rigorós | $$$ | Combina la velocitat local amb el núvol elàstic; l'orquestració afegeix maldecaps. |
| Matrius totalment flash | Investigadors obsessionats amb la perfecció | $$$$$ | IOPS/rendiment ridículament ràpid; però el TCO no és cap broma. |
| Sistemes de fitxers distribuïts | Desenvolupadors d'IA / clústers HPC | $$–$$$ | E/S paral·lela a escala seriosa (Lustre, Spectrum Scale); la càrrega operativa és real. |
Per què les necessitats de dades d'IA estan augmentant de manera explosiva 🚀
La IA no només acumula selfies. És voraç.
-
Conjunts d'entrenament : l'ILSVRC d'ImageNet per si sol conté ~1,2 milions d'imatges etiquetades, i els corpus específics de domini van molt més enllà [1].
-
Control de versions : Cada ajust (etiquetes, divisions, augments) crea una altra "veritat".
-
Entrades de transmissió : visió en directe, telemetria, fluxos de sensors... és una mànega d'incendis constant.
-
Formats no estructurats : text, vídeo, àudio, registres: molt més voluminosos que les taules SQL ordenades.
És un bufet lliure, i la model sempre torna per a les postres.
Núvol vs. local: el debat interminable 🌩️🏢
El núvol sembla temptador: gairebé infinit, global, de pagament per ús. Fins que la factura mostra càrrecs de sortida i, de sobte, els costos d'emmagatzematge "baratis" rivalitzen amb la despesa en computació [2].
En canvi, el sistema local ofereix control i un rendiment sòlid, però també pagues pel maquinari, l'alimentació, la refrigeració i els humans que cuiden els bastidors.
La majoria dels equips s'adapten al punt mig desordenat: híbrides . Manteniu les dades calentes, sensibles i d'alt rendiment a prop de les GPU i arxiveu la resta en nivells de núvol.
Costos d'emmagatzematge que s'enfilen de sobte 💸
La capacitat és només la capa superficial. Els costos ocults s'acumulen:
-
Moviment de dades : còpies entre regions, transferències entre núvols, fins i tot sortida d'usuaris [2].
-
Redundància : Seguir el 3-2-1 (tres còpies, dos suports, un fora de les instal·lacions) consumeix espai però salva la situació [3].
-
Energia i refrigeració : si és el teu rack, el problema és la calor.
-
Compromisos de latència : els nivells més econòmics solen significar velocitats de restauració glacials.
Seguretat i compliment normatiu: factors decisius i discrets 🔒
Les regulacions poden dictar literalment on viuen els bytes. Segons el RGPD del Regne Unit , traslladar dades personals fora del Regne Unit requereix rutes de transferència legals (SCC, IDTA o normes d'adequació). Traducció: el vostre disseny d'emmagatzematge ha de "conèixer" la geografia [5].
Els bàsics per cuinar des del primer dia:
-
Xifratge : tant en repòs com en viatge.
-
Accés amb privilegis mínims + pistes d'auditoria.
-
Suprimeix proteccions com la immutabilitat o els bloquejos d'objectes.
Colls d'ampolla de rendiment: la latència és l'assassí silenciós ⚡
A les GPU no els agrada esperar. Si l'emmagatzematge té retard, són escalfadors glorificats. Eines com NVIDIA GPUDirect Storage eliminen l'intermediari de la CPU, transportant les dades directament de NVMe a la memòria de la GPU, exactament el que anhela l'entrenament a gran escala [4].
Correccions comunes:
-
NVMe totalment flash per a fragments d'entrenament en calent.
-
Sistemes de fitxers paral·lels (Lustre, Spectrum Scale) per a un rendiment de molts nodes.
-
Carregadors asíncrons amb fragmentació + precàrrega per evitar que les GPU estiguin inactives.
Moviments pràctics per gestionar l'emmagatzematge d'IA 🛠️
-
Tiering : Fragments calents en NVMe/SSD; arxiva els conjunts obsolets en objectes o nivells freds.
-
Dedup + delta : Emmagatzema les línies de base una vegada, conserva només les diferències + els manifests.
-
Regles del cicle de vida : classificació automàtica per nivells i caducitat de les sortides antigues [2].
-
Resiliència 3-2-1 : Mantingueu sempre diverses còpies, en diferents suports, amb una d'aïllada [3].
-
Instrumentació : Seguiment del rendiment, latències p95/p99, lectures fallides, sortida per càrrega de treball.
Un cas ràpid (inventat però típic) 📚
Un equip de visió comença amb uns 20 TB d'emmagatzematge d'objectes al núvol. Més tard, comencen a clonar conjunts de dades entre regions per a experiments. Els seus costos es disparen, no per l'emmagatzematge en si, sinó pel trànsit de sortida . Transfereixen fragments calents a NVMe a prop del clúster de GPU, mantenen una còpia canònica a l'emmagatzematge d'objectes (amb regles del cicle de vida) i fixen només les mostres que necessiten. Resultat: Les GPU tenen més feina, les factures són més àgils i la higiene de les dades millora.
Planificació de la capacitat a la part inferior del sobre 🧮
Una fórmula aproximada per estimar:
Capacitat ≈ (Conjunt de dades en brut) × (Factor de replicació) + (Dades preprocessades / augmentades) + (Punts de control + Registres) + (Marge de seguretat ~15–30%)
Aleshores, comproveu-ho amb el rendiment. Si els carregadors per node necessiten ~2–4 GB/s de forma sostinguda, esteu buscant NVMe o FS paral·lel per a camins d'accés actius, amb l'emmagatzematge d'objectes com a base.
No es tracta només d'espai 📊
Quan la gent parla de requisits d'emmagatzematge d'IA , s'imaginen terabytes o petabytes. Però el veritable truc és l'equilibri: cost vs rendiment, flexibilitat vs compliment, innovació vs estabilitat. Les dades d'IA no es reduiran aviat. Els equips que incorporen l'emmagatzematge en el disseny de models aviat eviten ofegar-se en aiguamolls de dades i, a més, acaben entrenant-se més ràpidament.
Referències
[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) : escala i repte del conjunt de dades. Enllaç
[2] AWS : preus i costos d'Amazon S3 (transferència de dades, sortida, nivells del cicle de vida). Enllaç
[3] CISA : avís de regla de còpia de seguretat 3-2-1. Enllaç
[4] Documents d'NVIDIA : visió general de l'emmagatzematge GPUDirect. Enllaç
[5] ICO : normes del RGPD del Regne Unit sobre transferències internacionals de dades. Enllaç