AI માટે ડેટા સ્ટોરેજ આવશ્યકતાઓ: તમારે ખરેખર શું જાણવાની જરૂર છે

AI એ ફક્ત આકર્ષક મોડેલો કે બોલતા સહાયકો નથી જે લોકોની નકલ કરે છે. આ બધાની પાછળ, ડેટાનો પર્વત - ક્યારેક સમુદ્ર - હોય છે. અને પ્રામાણિકપણે, તે ડેટા સ્ટોર કરવા વિશે? ત્યાં જ વસ્તુઓ સામાન્ય રીતે અવ્યવસ્થિત થઈ જાય છે. ભલે તમે છબી ઓળખ પાઇપલાઇન્સની વાત કરી રહ્યા હોવ કે વિશાળ ભાષા મોડેલોને તાલીમ આપી રહ્યા હોવ, AI માટે ડેટા સ્ટોરેજ આવશ્યકતાઓ ઝડપથી નિયંત્રણ બહાર નીકળી શકે છે. ચાલો જોઈએ કે સ્ટોરેજ શા માટે આટલું મોટું પ્રાણી છે, ટેબલ પર કયા વિકલ્પો છે, અને તમે ખર્ચ, ગતિ અને સ્કેલને કેવી રીતે બળ્યા વિના ગોઠવી શકો છો.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 ડેટા સાયન્સ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ: નવીનતાનું ભવિષ્ય
AI અને ડેટા સાયન્સ આધુનિક નવીનતાને કેવી રીતે આગળ ધપાવે છે તેનું અન્વેષણ કરવું.

🔗 કૃત્રિમ પ્રવાહી બુદ્ધિ: AI અને વિકેન્દ્રિત ડેટાનું ભવિષ્ય
વિકેન્દ્રિત AI ડેટા અને ઉભરતી નવીનતાઓ પર એક નજર.

🔗 AI ટૂલ્સ માટે ડેટા મેનેજમેન્ટ જે તમારે જોવું જોઈએ
AI ડેટા સ્ટોરેજ અને કાર્યક્ષમતા સુધારવા માટેની મુખ્ય વ્યૂહરચનાઓ.

🔗 ડેટા વિશ્લેષકો માટે શ્રેષ્ઠ AI સાધનો: વિશ્લેષણ નિર્ણય લેવાની ક્ષમતામાં વધારો
ડેટા વિશ્લેષણ અને નિર્ણય લેવાની ક્ષમતાને વેગ આપતા ટોચના AI સાધનો.

તો... AI ડેટા સ્ટોરેજ શું સારું બનાવે છે? ✅

તે ફક્ત "વધુ ટેરાબાઇટ" નથી. વાસ્તવિક AI-ફ્રેન્ડલી સ્ટોરેજ તાલીમ રન અને અનુમાન વર્કલોડ બંને માટે ઉપયોગી, વિશ્વસનીય અને પૂરતું ઝડપી

નોંધનીય કેટલાક ચિહ્નો:

• સ્કેલેબિલિટી : તમારા આર્કિટેક્ચરને ફરીથી લખ્યા વિના GBs થી PBs પર કૂદકો મારવો.

• પ્રદર્શન : ઉચ્ચ લેટન્સી GPU ને ભૂખે મરાવશે; તેઓ અવરોધોને માફ કરતા નથી.

• રીડન્ડન્સી : સ્નેપશોટ, પ્રતિકૃતિ, સંસ્કરણ - કારણ કે પ્રયોગો તૂટી જાય છે, અને લોકો પણ તૂટી જાય છે.

• ખર્ચ-કાર્યક્ષમતા : યોગ્ય સ્તર, યોગ્ય સમય; નહીં તો, બિલ ટેક્સ ઓડિટની જેમ છુપાઈ જાય છે.

• ગણતરીની નિકટતા : GPU/TPU અથવા ઘડિયાળ ડેટા ડિલિવરી ચોકની બાજુમાં સ્ટોરેજ મૂકો.

નહિંતર, તે લૉનમોવર ઇંધણ પર ફેરારી ચલાવવાનો પ્રયાસ કરવા જેવું છે - તકનીકી રીતે તે ફરે છે, પરંતુ લાંબા સમય સુધી નહીં.

સરખામણી કોષ્ટક: AI માટે સામાન્ય સંગ્રહ પસંદગીઓ

AI ડેટાની જરૂરિયાતો કેમ વધી રહી છે 🚀

એઆઈ ફક્ત સેલ્ફીનો સંગ્રહ નથી કરતું. તે ખૂબ જ લોભી છે.

• તાલીમ સેટ : ImageNet નું ILSVRC એકલું ~1.2M લેબલવાળી છબીઓ પેક કરે છે, અને ડોમેન-વિશિષ્ટ કોર્પોરા તેનાથી ઘણું આગળ વધે છે [1].

• સંસ્કરણ : દરેક ફેરફાર - લેબલ્સ, વિભાજન, વૃદ્ધિ - બીજું "સત્ય" બનાવે છે.

• સ્ટ્રીમિંગ ઇનપુટ્સ : લાઇવ વિઝન, ટેલિમેટ્રી, સેન્સર ફીડ્સ... તે સતત ફાયરહોઝ છે.

• અનસ્ટ્રક્ચર્ડ ફોર્મેટ : ટેક્સ્ટ, વિડીયો, ઓડિયો, લોગ્સ - વ્યવસ્થિત SQL કોષ્ટકો કરતાં ઘણું મોટું.

આ એક એવો બફેટ છે જે તમે ખાઈ શકો છો, અને આ મોડેલ હંમેશા મીઠાઈ માટે પાછું આવે છે.

ક્લાઉડ વિરુદ્ધ ઓન-પ્રિમાઇસિસ: ક્યારેય ન સમાપ્ત થતી ચર્ચા 🌩️🏢

ક્લાઉડ આકર્ષક લાગે છે: લગભગ અનંત, વૈશ્વિક, ચૂકવણી કરો જેમ તમે જાઓ છો. જ્યાં સુધી તમારા ઇન્વોઇસમાં બહાર નીકળવાના શુલ્ક - અને અચાનક તમારા "સસ્તા" સ્ટોરેજ ખર્ચ હરીફ ગણતરી ખર્ચ [2] પર આવી જાય.

બીજી બાજુ, ઓન-પ્રેમ નિયંત્રણ અને મજબૂત પ્રદર્શન આપે છે, પરંતુ તમારે હાર્ડવેર, પાવર, કૂલિંગ અને બેબીસીટ રેક્સ માટે માણસો માટે પણ ચૂકવણી કરવી પડે છે.

મોટાભાગની ટીમો અવ્યવસ્થિત મધ્યમાં સ્થાયી થાય છે: હાઇબ્રિડ સેટઅપ્સ. ગરમ, સંવેદનશીલ, ઉચ્ચ-થ્રુપુટ ડેટાને GPU ની નજીક રાખો, અને બાકીનાને ક્લાઉડ ટાયરમાં સંગ્રહિત કરો.

સંગ્રહ ખર્ચ જે છુપાઈને વધે છે 💸

ક્ષમતા ફક્ત સપાટીનું સ્તર છે. છુપાયેલા ખર્ચાઓનો ઢગલો થાય છે:

• ડેટા હિલચાલ : આંતર-પ્રદેશ નકલો, ક્રોસ-ક્લાઉડ ટ્રાન્સફર, વપરાશકર્તાનું બહાર નીકળવું પણ [2].

• રીડન્ડન્સી : 3-2-1 (ત્રણ નકલો, બે મીડિયા, એક ઑફ-સાઇટ) ને અનુસરવાથી જગ્યા ખાય છે પણ દિવસ બચાવે છે [3].

• પાવર અને કૂલિંગ : જો તે તમારો રેક છે, તો તે તમારી ગરમીની સમસ્યા છે.

• લેટન્સી ટ્રેડ-ઓફ : સસ્તા સ્તરોનો અર્થ સામાન્ય રીતે હિમનદી પુનઃસ્થાપનની ઝડપ થાય છે.

સુરક્ષા અને પાલન: શાંત ડીલ-બ્રેકર્સ 🔒

નિયમો શાબ્દિક રીતે નક્કી કરી શકે છે કે બાઇટ ક્યાં રહે છે. UK GDPR , વ્યક્તિગત ડેટાને UK ની બહાર ખસેડવા માટે કાયદેસર ટ્રાન્સફર રૂટ્સ (SCCs, IDTAs, અથવા પર્યાપ્તતા નિયમો) ની જરૂર પડે છે. અનુવાદ: તમારા સ્ટોરેજ ડિઝાઇનને ભૂગોળ "જાણવું" પડશે [5].

પહેલા દિવસથી જ શીખવા જેવી મૂળભૂત બાબતો:

• એન્ક્રિપ્શન - આરામ અને મુસાફરી બંને.

• ઓછામાં ઓછા વિશેષાધિકારો + ઓડિટ ટ્રેલ્સ.

• અપરિવર્તનશીલતા અથવા ઑબ્જેક્ટ લોક જેવા રક્ષણ કાઢી નાખો

પ્રદર્શન અવરોધો: લેટન્સી એ સાયલન્ટ કિલર છે ⚡

GPU ને રાહ જોવી ગમતી નથી. જો સ્ટોરેજ મોડું થાય છે, તો તે ગ્લોરીફાઇડ હીટર છે. NVIDIA GPUDirect Storage CPU મધ્યસ્થીને કાપી નાખે છે, NVMe થી સીધા GPU મેમરીમાં ડેટા શટલ કરે છે - મોટા બેચની તાલીમ માટે બરાબર શું જોઈએ છે [4].

સામાન્ય સુધારાઓ:

• હોટ ટ્રેનિંગ શાર્ડ્સ માટે NVMe ઓલ-ફ્લેશ.

• બહુ-નોડ થ્રુપુટ માટે સમાંતર ફાઇલ સિસ્ટમ્સ (લસ્ટર, સ્પેક્ટ્રમ સ્કેલ).

• GPU ને નિષ્ક્રિય થવાથી બચાવવા માટે શાર્ડિંગ + પ્રીફેચ સાથે એસિંક્રોનાઇઝ લોડર્સ.

AI સ્ટોરેજ મેનેજ કરવા માટેના વ્યવહારુ પગલાં 🛠️

• ટાયરિંગ : NVMe/SSD પર હોટ શાર્ડ્સ; ઑબ્જેક્ટ અથવા કોલ્ડ ટાયરમાં સ્ટેલ સેટ્સ આર્કાઇવ કરો.

• ડેડુપ + ડેલ્ટા : બેઝલાઇનને એક વાર સ્ટોર કરો, ફક્ત ડિફ્સ + મેનિફેસ્ટ રાખો.

• જીવનચક્રના નિયમો : જૂના આઉટપુટને સ્વતઃ-સ્તરીય અને સમાપ્ત કરો [2].

• 3-2-1 સ્થિતિસ્થાપકતા : હંમેશા વિવિધ માધ્યમોમાં, એક અલગ રાખીને, બહુવિધ નકલો રાખો [3].

• ઇન્સ્ટ્રુમેન્ટેશન : ટ્રેક થ્રુપુટ, p95/p99 લેટન્સી, નિષ્ફળ રીડ, વર્કલોડ દ્વારા બહાર નીકળવું.

એક ઝડપી (બનાવેલ પણ સામાન્ય) કેસ 📚

એક વિઝન ટીમ ક્લાઉડ ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજમાં ~20 TB સાથે શરૂઆત કરે છે. બાદમાં, તેઓ પ્રયોગો માટે વિવિધ પ્રદેશોમાં ડેટાસેટ્સને ક્લોન કરવાનું શરૂ કરે છે. તેમની કિંમત બલૂન - સ્ટોરેજમાંથી નહીં, પરંતુ બહાર નીકળતા ટ્રાફિકમાંથી . તેઓ હોટ શાર્ડ્સને GPU ક્લસ્ટરની નજીક NVMe માં શિફ્ટ કરે છે, ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજમાં કેનોનિકલ કૉપિ રાખે છે (જીવનચક્રના નિયમો સાથે), અને ફક્ત તેમને જોઈતા નમૂનાઓને જ પિન કરે છે. પરિણામ: GPU વધુ વ્યસ્ત હોય છે, બિલ પાતળા હોય છે, અને ડેટા હાઇજીન સુધરે છે.

પરબિડીયું પાછળ ક્ષમતા આયોજન 🧮

અંદાજ કાઢવા માટે એક રફ સૂત્ર:

ક્ષમતા ≈ (કાચો ડેટાસેટ) × (પ્રતિકૃતિ પરિબળ) + (પૂર્વ-પ્રક્રિયા કરેલ / સંવર્ધિત ડેટા) + (ચેકપોઇન્ટ્સ + લોગ્સ) + (સુરક્ષા માર્જિન ~15–30%)

પછી સેનિટી થ્રુપુટ સામે તેને તપાસો. જો પ્રતિ-નોડ લોડર્સને ~2–4 GB/s ટકાઉપણાની જરૂર હોય, તો તમે હોટ પાથ માટે NVMe અથવા સમાંતર FS ​​જોઈ રહ્યા છો, જેમાં ઑબ્જેક્ટ સ્ટોરેજ મુખ્ય સત્ય છે.

વાત ફક્ત જગ્યાની નથી 📊

જ્યારે લોકો AI સ્ટોરેજ જરૂરિયાતો , ત્યારે તેઓ ટેરાબાઇટ અથવા પેટાબાઇટ્સનું ચિત્રણ કરે છે. પરંતુ વાસ્તવિક યુક્તિ સંતુલન છે: ખર્ચ વિરુદ્ધ પ્રદર્શન, સુગમતા વિરુદ્ધ પાલન, નવીનતા વિરુદ્ધ સ્થિરતા. AI ડેટા ટૂંક સમયમાં સંકોચાતો નથી. જે ​​ટીમો સ્ટોરેજને મોડેલ ડિઝાઇનમાં વહેલા ફોલ્ડ કરે છે તે ડેટા સ્વેમ્પમાં ડૂબી જવાનું ટાળે છે - અને તેઓ ઝડપથી તાલીમ પણ લે છે.

સંદર્ભ

[1] રુસાકોવ્સ્કી અને અન્ય. ઈમેજનેટ લાર્જ સ્કેલ વિઝ્યુઅલ રેકગ્નિશન ચેલેન્જ (IJCV) — ડેટાસેટ સ્કેલ અને ચેલેન્જ. લિંક
[2] AWS — Amazon S3 કિંમત અને ખર્ચ (ડેટા ટ્રાન્સફર, બહાર નીકળવું, જીવનચક્ર સ્તરો). લિંક
[3] CISA — 3-2-1 બેકઅપ નિયમ સલાહકાર. લિંક
[4] NVIDIA ડૉક્સ — GPUDirect સ્ટોરેજ ઝાંખી. લિંક
[5] ICO — આંતરરાષ્ટ્રીય ડેટા ટ્રાન્સફર પર UK GDPR નિયમો. લિંક

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે