ข้อกำหนดด้านพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำหรับ AI: สิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้จริงๆ

AI ไม่ได้เป็นเพียงแค่โมเดลสุดอลังการหรือผู้ช่วยพูดได้ที่เลียนแบบเสียงคนเท่านั้น เบื้องหลังทั้งหมดนั้นคือข้อมูลมหาศาล บางครั้งอาจเป็นมหาสมุทรเลยทีเดียว และที่จริงแล้ว การจัดเก็บข้อมูลนั้นแหละคือจุดที่มักจะยุ่งยาก ไม่ว่าจะเป็นระบบประมวลผลภาพหรือการฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำหรับ AI อาจควบคุมได้ยากหากคุณไม่วางแผนให้ดี มาดูกันว่าทำไมการจัดเก็บข้อมูลถึงเป็นปัญหาใหญ่ มีตัวเลือกอะไรบ้าง และคุณจะจัดการต้นทุน ความเร็ว และขนาดได้อย่างไรโดยไม่ทำให้ตัวเองเหนื่อยล้า

บทความที่คุณอาจสนใจอ่านต่อหลังจากบทความนี้:

🔗 วิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์: อนาคตแห่งนวัตกรรม
สำรวจว่าปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลขับเคลื่อนนวัตกรรมสมัยใหม่ได้อย่างไร.

🔗 ปัญญาประดิษฐ์เชิงของเหลว: อนาคตของ AI และข้อมูลแบบกระจายศูนย์
เจาะลึกข้อมูล AI แบบกระจายศูนย์และนวัตกรรมที่กำลังเกิดขึ้น.

🔗 การจัดการข้อมูลสำหรับเครื่องมือ AI ที่คุณควรพิจารณา
กลยุทธ์สำคัญในการปรับปรุงการจัดเก็บและเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล AI.

🔗 เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูล: เพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์และการตัดสินใจ
เครื่องมือ AI ชั้นนำที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ.

แล้ว…อะไรทำให้การจัดเก็บข้อมูล AI ดี? ✅

มันไม่ใช่แค่ "ปริมาณเทราไบต์ที่มากขึ้น" เท่านั้น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เป็นมิตรกับ AI อย่างแท้จริงนั้นต้อง ใช้งานได้จริง เชื่อถือได้ และเร็วพอ สำหรับทั้งการฝึกฝนโมเดลและการประมวลผลแบบอนุมาน

ลักษณะเด่นบางประการที่ควรทราบ:

• ความสามารถในการขยายขนาด : สามารถเพิ่มขนาดจากระดับกิกะไบต์ (GB) ไปเป็นเพตาไบต์ (PB) โดยไม่ต้องเขียนโครงสร้างสถาปัตยกรรมใหม่

• ประสิทธิภาพ : ความหน่วงสูงจะทำให้ GPU ทำงานได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ พวกมันไม่ยอมรับปัญหาคอขวด

• ความซ้ำซ้อน : การสร้างภาพรวม การจำลอง การกำหนดเวอร์ชัน - เพราะการทดลองอาจล้มเหลว และคนเราก็อาจล้มเหลวได้เช่นกัน

• ความคุ้มค่า : เลือกให้ถูกระดับ ในเวลาที่เหมาะสม มิเช่นนั้น ค่าใช้จ่ายจะโผล่มาแบบไม่ทันตั้งตัวเหมือนการตรวจสอบภาษี

• ความใกล้ชิดกับหน่วยประมวลผล : ควรวางอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลไว้ใกล้กับ GPU/TPU มิเช่นนั้นการส่งข้อมูลอาจติดขัด

มิเช่นนั้น มันก็เหมือนกับการพยายามขับรถเฟอร์รารี่ด้วยน้ำมันสำหรับเครื่องตัดหญ้า ซึ่งในทางเทคนิคแล้วมันอาจจะเคลื่อนที่ได้ แต่ก็คงวิ่งได้ไม่นาน.

ตารางเปรียบเทียบ: ตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลทั่วไปสำหรับ AI

เหตุใดความต้องการข้อมูลสำหรับ AI จึงเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล 🚀

AI ไม่ได้แค่เก็บสะสมรูปเซลฟี่ แต่มันโลภมากต่างหาก.

• ชุดฝึกอบรม : ILSVRC ของ ImageNet เพียงอย่างเดียวมีรูปภาพที่ติดป้ายกำกับประมาณ 1.2 ล้านภาพ และคลังข้อมูลเฉพาะโดเมนมีมากกว่านั้นมาก [1]

• การกำหนดเวอร์ชัน : ทุกการปรับแต่ง ไม่ว่าจะเป็นป้ายกำกับ การแบ่งส่วน หรือการเพิ่มเติม ล้วนสร้าง "ความจริง" ใหม่ขึ้นมา

• การรับข้อมูลแบบเรียลไทม์ : ภาพสด, ข้อมูลทางไกล, ข้อมูลจากเซ็นเซอร์... เหมือนสายน้ำที่ไหลเข้ามาไม่หยุด

• รูปแบบข้อมูลที่ไม่เป็นระเบียบ : ข้อความ วิดีโอ เสียง บันทึกต่างๆ - มีขนาดใหญ่กว่าตาราง SQL ที่เป็นระเบียบมาก

เป็นบุฟเฟ่ต์แบบทานได้ไม่อั้น และนางแบบก็มักจะกลับมาทานของหวานเสมอ.

ระบบคลาวด์เทียบกับระบบภายในองค์กร: การถกเถียงที่ไม่จบสิ้น 🌩️🏢

ระบบคลาวด์ดูน่าดึงดูดใจ: เกือบไร้ขีดจำกัด ทั่วโลก จ่ายตามการใช้งาน จนกระทั่งใบแจ้งหนี้ของคุณแสดง ค่าธรรมเนียมการส่งออก และทันใดนั้นต้นทุนการจัดเก็บข้อมูล "ราคาถูก" ของคุณก็เทียบเท่ากับค่าใช้จ่ายในการประมวลผล [2]

ในทางกลับกัน การติดตั้งระบบภายในองค์กร (On-prem) ให้การควบคุมและประสิทธิภาพที่เสถียร แต่คุณก็ต้องจ่ายค่าฮาร์ดแวร์ ค่าไฟฟ้า ค่าระบายความร้อน และค่าจ้างบุคลากรที่คอยดูแลแร็คเซิร์ฟเวอร์ด้วย.

ทีมส่วนใหญ่เลือกใช้แนวทางที่อยู่ตรงกลางระหว่างความยุ่งยากและความทันสมัย ​​นั่นคือ ไฮบริด เก็บข้อมูลที่สำคัญ ละเอียดอ่อน และมีปริมาณมากไว้ใกล้กับ GPU ในขณะที่จัดเก็บข้อมูลส่วนที่เหลือไว้ในระบบคลาวด์

ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บที่คาดไม่ถึง 💸

กำลังการผลิตเป็นเพียงแค่ชั้นผิวเผินเท่านั้น ต้นทุนที่ซ่อนอยู่จะค่อยๆ สะสมเพิ่มขึ้น:

• การเคลื่อนย้ายข้อมูล : การคัดลอกระหว่างภูมิภาค การถ่ายโอนข้ามคลาวด์ แม้กระทั่งการส่งออกของผู้ใช้ [2]

• ความซ้ำซ้อน : การปฏิบัติตาม 3-2-1 (สำเนาสามชุด สื่อสองชุด นอกสถานที่หนึ่งชุด) จะใช้พื้นที่ แต่ช่วยประหยัดเวลาได้ [3]

• กำลังไฟและการระบายความร้อน : ถ้าปัญหาอยู่ที่แร็คของคุณ ปัญหาความร้อนก็อยู่ที่แร็คของคุณเช่นกัน

• ข้อแลกเปลี่ยนเรื่องความหน่วง : แพ็กเกจราคาถูกมักหมายถึงความเร็วในการกู้คืนข้อมูลที่ช้ามาก

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ: ปัจจัยเงียบๆ ที่อาจทำให้ข้อตกลงล้มเหลว 🔒

กฎระเบียบสามารถกำหนดตำแหน่งที่ไบต์อยู่ได้อย่างแท้จริง ภายใต้ GDPR ของสหราชอาณาจักร การย้ายข้อมูลส่วนบุคคลออกจากสหราชอาณาจักรต้องใช้เส้นทางการถ่ายโอนที่ถูกต้องตามกฎหมาย (SCCs, IDTAs หรือกฎเกณฑ์ความเพียงพอ) กล่าวคือ การออกแบบการจัดเก็บข้อมูลของคุณต้อง "รู้" ภูมิศาสตร์ [5]

หลักการพื้นฐานที่ควรรู้ตั้งแต่เริ่มอบขนมวันแรก:

• การเข้ารหัส - ทั้งขณะจัดเก็บและขณะส่งข้อมูล

• การเข้าถึงแบบจำกัดสิทธิ์ขั้นต่ำ + บันทึกการตรวจสอบ

• ลบการป้องกันต่างๆ เช่น การห้ามเปลี่ยนแปลงข้อมูล หรือการล็อกวัตถุ

ปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ: ความหน่วงคือภัยเงียบที่ร้ายแรง ⚡

GPU ไม่ชอบการรอ หากการจัดเก็บข้อมูลล่าช้า GPU ก็เหมือนเครื่องทำความร้อน เครื่องมืออย่าง NVIDIA GPUDirect Storage จะตัดตัวกลาง CPU ออกไป โดยส่งข้อมูลโดยตรงจาก NVMe ไปยังหน่วยความจำ GPU ซึ่งเป็นสิ่งที่การฝึกอบรมแบบกลุ่มใหญ่ต้องการ [4]

วิธีแก้ไขทั่วไป:

• NVMe แบบแฟลชทั้งหมดสำหรับชาร์ดฝึกอบรมที่มีการใช้งานสูง.

• ระบบไฟล์แบบขนาน (Lustre, Spectrum Scale) สำหรับการประมวลผลข้อมูลจำนวนมากบนหลายโหนด.

• ตัวโหลดแบบอะซิงโครนัสพร้อมการแบ่งส่วนและการดึงข้อมูลล่วงหน้าเพื่อป้องกันไม่ให้ GPU ทำงานโดยไม่ได้ใช้งาน.

เคล็ดลับการจัดการพื้นที่จัดเก็บข้อมูล AI อย่างมีประสิทธิภาพ 🛠️

• การจัดระดับชั้น : ชาร์ดร้อนจัดเก็บไว้บน NVMe/SSD; เก็บชุดข้อมูลที่ล้าสมัยไว้ในระดับชั้นอ็อบเจ็กต์หรือระดับชั้นเย็น

• Dedup + delta : จัดเก็บ baseline เพียงครั้งเดียว เก็บเฉพาะส่วนต่าง (diffs) และ manifests เท่านั้น

• กฎวงจรชีวิต : จัดลำดับอัตโนมัติและหมดอายุเอาต์พุตเก่า [2]

• ความยืดหยุ่น 3-2-1 : เก็บสำเนาไว้หลายชุดเสมอ ในสื่อต่างๆ โดยมีสำเนาแยกต่างหากหนึ่งชุด [3]

• การตรวจสอบและประเมินผล : ติดตามอัตราการส่งข้อมูล, ค่าความหน่วง p95/p99, การอ่านข้อมูลที่ล้มเหลว, ข้อมูลขาออกตามภาระงาน

ตัวอย่างคดี (สมมติ แต่เป็นตัวอย่างทั่วไป) 📚

ทีมวางวิสัยทัศน์เริ่มต้นด้วยพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์บนคลาวด์ประมาณ 20 TB ต่อมา พวกเขาเริ่มทำการโคลนชุดข้อมูลข้ามภูมิภาคเพื่อทำการทดลอง ค่าใช้จ่ายของพวกเขาพุ่งสูงขึ้น ไม่ใช่จากค่าจัดเก็บข้อมูลเอง แต่มาจาก ปริมาณการรับส่งข้อมูลขาออก พวกเขาจึงย้ายชาร์ดที่ใช้งานบ่อยไปยัง NVMe ที่อยู่ใกล้กับคลัสเตอร์ GPU เก็บสำเนาหลักไว้ในที่จัดเก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์ (พร้อมกฎการจัดการวงจรชีวิต) และตรึงเฉพาะตัวอย่างที่จำเป็นเท่านั้น ผลลัพธ์ที่ได้คือ GPU ทำงานได้มากขึ้น ค่าใช้จ่ายลดลง และความสะอาดของข้อมูลดีขึ้น

การวางแผนกำลังการผลิตแบบคร่าวๆ 🧮

สูตรคร่าวๆ สำหรับการประมาณค่า:

ความจุ ≈ (ชุดข้อมูลดิบ) × (ปัจจัยการจำลองแบบ) + (ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลล่วงหน้า/เพิ่มเติม) + (จุดตรวจสอบ + บันทึก) + (ระยะปลอดภัย ~15–30%)

จากนั้นตรวจสอบความถูกต้องโดยเทียบกับอัตราการรับส่งข้อมูล หากตัวโหลดต่อโหนดต้องการอัตราการรับส่งข้อมูลต่อเนื่องประมาณ 2–4 GB/s คุณควรพิจารณาใช้ NVMe หรือระบบไฟล์แบบขนานสำหรับเส้นทางที่ใช้งานบ่อย โดยใช้ที่เก็บข้อมูลแบบอ็อบเจ็กต์เป็นข้อมูลอ้างอิงหลัก.

มันไม่ใช่แค่เรื่องอวกาศ 📊

เมื่อพูดถึง ความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลสำหรับ AI มักนึกถึงหน่วยเทราไบต์หรือเพตาไบต์ แต่ความจริงแล้วคือการสร้างสมดุลระหว่างต้นทุนกับประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่นกับข้อกำหนด นวัตกรรมกับความเสถียร ข้อมูล AI จะไม่ลดลงในเร็วๆ นี้ ทีมที่รวมการจัดเก็บข้อมูลเข้ากับการออกแบบโมเดลตั้งแต่เนิ่นๆ จะหลีกเลี่ยงการจมอยู่กับกองข้อมูลขนาดใหญ่ และสุดท้ายก็จะสามารถฝึกฝนโมเดลได้เร็วขึ้นด้วย

เอกสารอ้างอิง

[1] Russakovsky et al. ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — ขนาดชุดข้อมูลและความท้าทาย ลิงก์
[2] AWS — ราคาและค่าใช้จ่ายของ Amazon S3 (การถ่ายโอนข้อมูล การส่งออก ระดับวงจรชีวิต) ลิงก์
[3] CISA — คำแนะนำเกี่ยวกับกฎการสำรองข้อมูล 3-2-1 ลิงก์
[4] NVIDIA Docs — ภาพรวมของ GPUDirect Storage ลิงก์
[5] ICO — กฎ GDPR ของสหราชอาณาจักรเกี่ยวกับการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างประเทศ ลิงก์

ค้นหา AI รุ่นล่าสุดได้ที่ร้านค้าผู้ช่วย AI อย่างเป็นทางการ

เกี่ยวกับเรา