Praktik Terbaik untuk Skalabilitas Penyimpanan AI

Skalabilitas penyimpanan AI berfokus pada penanganan tuntutan data yang sangat besar dari beban kerja modern, seperti melatih model bahasa berskala besar atau menjalankan inferensi AI secara real-time. Tantangannya? Memastikan sistem penyimpanan dapat berkembang dalam kapasitas dan kecepatan tanpa menciptakan hambatan yang memperlambat GPU atau meningkatkan biaya. Berikut yang perlu Anda ketahui:

• Penyimpanan throughput tinggi memastikan GPU tetap produktif dengan mengirimkan data pada kecepatan tinggi, menghindari waktu idle.
• Penyimpanan GPUDirect menghilangkan hambatan CPU, memungkinkan transfer data yang lebih cepat langsung ke GPU.
• Arsitektur penyimpanan berjenjang mengelola data secara efisien dengan menyimpan data yang sering diakses pada media cepat (seperti SSD NVMe) dan memindahkan data yang jarang digunakan ke solusi hemat biaya (seperti penyimpanan cloud atau pita).
• Model penyimpanan cloud, lokal, dan hybrid masing-masing menawarkan trade-off dalam skalabilitas, kontrol, dan biaya.
• Kompresi, deduplikasi, dan pengindeksan cerdas mengurangi biaya penyimpanan dan meningkatkan waktu pengambilan data.
• Pemantauan dan perencanaan kapasitas mencegah kemacetan dan memastikan sistem penyimpanan tumbuh seiring tuntutan AI.

Mengapa Penyimpanan Bertingkat Merupakan Rahasia AI yang Skalabel

Penyimpanan Berkapasitas Tinggi untuk Performa Lebih Baik

Ketika model AI membutuhkan transfer data yang masif dan cepat, sistem penyimpanan tradisional seringkali tidak memadai. Namun, sistem penyimpanan berthroughput tinggi dapat mengirimkan data dengan kecepatan yang diukur dalam gigabita per detik. Hal ini memastikan klaster GPU yang mahal tetap terpakai sepenuhnya, alih-alih menganggur sambil menunggu data. Misalnya, dalam proyek visi komputer, umpan data yang konsisten sangat penting untuk menghindari penundaan pelatihan. Tingkat kinerja ini menjadi dasar bagi teknik penyimpanan canggih yang akan dibahas di bawah ini.

Menggunakan Penyimpanan GPUDirect

GPUDirect Storage mengubah cara data mencapai prosesor AI. Alih-alih mengambil rute tradisional – penyimpanan ke CPU, lalu ke memori sistem, dan akhirnya ke GPU – GPUDirect Storage menciptakan koneksi langsung antara perangkat penyimpanan dan GPU. Dengan menghilangkan langkah-langkah perantara ini, latensi transfer data berkurang secara signifikan, dan throughput meningkat.

Dalam skenario dunia nyata, dampaknya jelas. Sebuah perusahaan ritel yang menggunakan GPUDirect Storage untuk mesin rekomendasi mereka memangkas waktu pelatihan dari hitungan hari menjadi hanya beberapa jam dengan menghilangkan hambatan CPU. Jalur data langsung ini memungkinkan pengontrol penyimpanan untuk berkomunikasi dengan memori GPU melalui interkoneksi berkecepatan tinggi, sehingga sangat bermanfaat untuk tugas pembelajaran mendalam berskala besar. Perusahaan jasa keuangan, misalnya, menggunakan pendekatan ini untuk memproses data pasar secara real-time, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat berbasis AI tanpa penundaan yang dapat membahayakan aplikasi penting.

Metode Caching Multi-Lapisan

Throughput tinggi saja tidak cukup – akses data cerdas juga sama pentingnya. Caching multi-lapis menciptakan hierarki kecepatan penyimpanan, memastikan data terpenting tetap dekat dengan sumber daya komputasi. Pengaturan ini menggunakan lapisan RAM, drive NVMe, dan SSD untuk mengoptimalkan waktu akses, dengan data yang sering diakses disimpan dalam tingkatan yang lebih cepat.

Begini cara kerjanya: data “panas” (data yang sering diakses) secara otomatis dipromosikan ke tingkat penyimpanan yang lebih cepat, sementara data “dingin” (yang jarang diakses) dipindahkan ke opsi yang hemat biaya. Misalnya, tim jasa keuangan yang menggunakan strategi ini untuk data pasar real-time tidak hanya mempercepat model keputusan AI mereka tetapi juga memangkas biaya penyimpanan premium. RAM menyediakan akses instan untuk kumpulan data paling penting, drive NVMe menangani kecepatan yang mendekati kecepatan RAM untuk data yang baru saja digunakan, dan SSD menyimpan informasi yang diakses secara berkala tetapi kurang cepat.

Algoritme AI semakin menyempurnakan sistem ini dengan memprediksi data mana yang akan dibutuhkan selanjutnya, memuatnya terlebih dahulu ke dalam tingkatan yang lebih cepat sebelum aplikasi memintanya. Caching prediktif ini memastikan beban kerja yang tak terduga sekalipun berjalan lancar.

Tolok Ukur dan Hasil Kinerja

Tolok ukur menunjukkan bahwa penyimpanan berthroughput tinggi mampu menangani tuntutan AI dalam skala besar. Hasilnya menunjukkan throughput melebihi 10 TB/dtk, latensi sub-milidetik, dan operasi input/output per detik (IOPS) yang tinggi. Metrik ini menghasilkan pelatihan model yang lebih cepat dan wawasan yang lebih cepat.

Salah satu contoh menarik datang dari tim peneliti AI yang bekerja dengan citra satelit. Dengan mengadopsi penyimpanan berthroughput tinggi, mereka secara drastis mengurangi waktu mulai dari penyerapan data hingga mendapatkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti, sehingga memungkinkan iterasi dan penyempurnaan yang lebih cepat pada model mereka.

Managed Lustre dari Google Cloud juga merupakan solusi unggulan, menawarkan latensi sub-milidetik dan kemampuan IOPS yang masif. Solusi ini ideal untuk pelatihan dan tugas inferensi AI yang menuntut. Saat mengevaluasi solusi penyimpanan, organisasi harus berfokus pada metrik utama seperti throughput (GB/dtk), IOPS, dan latensi (md), serta memastikan metrik-metrik ini selaras dengan beban kerja AI spesifik mereka, alih-alih hanya mengandalkan spesifikasi teoretis.

Bagi mereka yang mencari infrastruktur yang solid untuk memenuhi kebutuhan ini, Serverion‘Server GPU AI dan solusi hosting berkinerja tinggi dari ‘s menawarkan fondasi yang andal. Dengan jaringan pusat data global, mereka menyediakan akses latensi rendah dan ketergantungan yang diperlukan untuk penyimpanan throughput tinggi dalam aplikasi AI.

Menyiapkan Arsitektur Penyimpanan Bertingkat

Arsitektur penyimpanan berjenjang menyederhanakan manajemen data AI dengan menetapkan data ke dalam tingkat penyimpanan berdasarkan frekuensi akses dan kebutuhan kinerjanya. Data berprioritas tinggi disimpan di media yang lebih cepat dan lebih mahal, sementara informasi yang kurang penting disimpan di opsi yang hemat biaya. Hasilnya? Sistem yang menyeimbangkan kinerja dan efisiensi biaya.

Pengaturan ini bekerja dengan mengurutkan data secara otomatis ke dalam tingkatan dan memasangkan setiap tingkatan dengan teknologi penyimpanan yang tepat. Hal ini sangat berguna untuk beban kerja AI, yang sering kali menangani kumpulan data besar dengan pola akses yang bervariasi. Berikut bagaimana penyimpanan berjenjang meletakkan dasar bagi manajemen data AI yang lebih cerdas.

Tipe Data Panas, Hangat, dan Dingin

Data panas merujuk pada informasi yang paling sering diakses dalam alur kerja AI. Bayangkan set data pelatihan aktif, data inferensi waktu nyata, atau titik pemeriksaan model saat ini. Data ini membutuhkan akses secepat kilat, menjadikan SSD NVMe atau sistem berkas berkinerja tinggi sebagai pilihan utama. Misalnya, dalam tugas visi komputer, akses instan ke frame video langsung sangat penting untuk kelancaran pemrosesan.

Data hangat mencakup informasi yang diakses secara berkala, tetapi tidak terus-menerus. Contohnya meliputi versi model terbaru, set data validasi, dan data historis yang sering dirujuk. Meskipun tingkatan ini menoleransi latensi yang sedikit lebih tinggi dibandingkan data panas, tingkatan ini tetap membutuhkan kinerja yang baik. SSD SATA atau HDD berkapasitas tinggi seringkali menawarkan keseimbangan yang tepat antara kecepatan dan biaya.

Data dingin Meliputi informasi yang jarang diakses tetapi tetap penting, seperti kumpulan data yang diarsipkan, versi model lama, log audit, atau cadangan. Karena data ini dapat tetap utuh dalam jangka waktu lama, data tersebut disimpan pada opsi yang hemat biaya seperti penyimpanan objek berbasis cloud atau pita. Meskipun proses pengambilannya mungkin lebih lambat, data tersebut tetap dapat diakses saat dibutuhkan.

Data tidak tetap dalam satu tingkatan – data berubah secara dinamis berdasarkan penggunaan. Misalnya, suatu set data mungkin dimulai di tingkatan panas selama pelatihan aktif, berpindah ke tingkatan hangat karena penggunaannya lebih sedikit, dan akhirnya menetap di tingkatan dingin sebagai data arsip.

Tingkat Data	Frekuensi Akses	Jenis Penyimpanan	Biaya	Kasus Penggunaan Umum
Panas	Beberapa kali per jam	SSD NVMe, RAM	Tinggi	Data pelatihan aktif, inferensi waktu nyata
Hangat	Harian hingga mingguan	SATA SSD, HDD	Sedang	Titik pemeriksaan model terbaru, set validasi
Dingin	Bulanan atau kurang	Penyimpanan objek, pita	Rendah	Kumpulan data yang diarsipkan, data kepatuhan

Manajemen Data yang Hemat Biaya

Sistem otomatis memantau penggunaan data dan memindahkannya antar tingkatan tanpa memerlukan input manual. Misalnya, data yang tidak diakses selama periode tertentu dapat dipindahkan dari tingkatan berkinerja tinggi ke tingkatan yang lebih ekonomis.

Algoritma pembelajaran mesin memainkan peran kunci di sini, menganalisis pola penggunaan untuk memprediksi kebutuhan di masa mendatang. Dengan demikian, algoritma ini membantu memastikan data disimpan di tingkat yang paling tepat, sehingga menghindari perlambatan kinerja dan pengeluaran yang tidak perlu.

Keuntungan finansial dari pendekatan ini bisa sangat besar. Misalnya, perusahaan jasa keuangan dapat menyimpan data perdagangan terkini di penyimpanan berkecepatan tinggi, sementara mengarsipkan log transaksi lama di sistem berbiaya lebih rendah.

Teknik seperti deduplikasi dan kompresi semakin mengurangi kebutuhan penyimpanan dengan menghilangkan data yang redundan. Tinjauan biaya secara berkala memastikan strategi tiering berkembang seiring dengan tuntutan AI. Dengan menjaga biaya penyimpanan tetap terkendali, organisasi dapat mengalokasikan sumber daya secara lebih efektif dan meningkatkan kapabilitas AI sesuai kebutuhan.

Bagi bisnis yang ingin membangun sistem penyimpanan berjenjang yang tangguh, Serverion menawarkan solusi komprehensif. Jaringan pusat data global mereka mendukung segalanya, mulai dari server GPU AI berkecepatan tinggi untuk data panas hingga opsi penyimpanan yang skalabel untuk data hangat dan dingin, memastikan akses yang andal di mana pun data Anda berada.

Memilih Solusi Penyimpanan yang Dapat Diskalakan

Dalam hal beban kerja AI, memilih solusi penyimpanan yang tepat bergantung pada keseimbangan antara performa, biaya, dan skalabilitas. Keputusan Anda—apakah akan menggunakan model cloud, lokal, atau hibrida, serta memilih antara penyimpanan objek dan sistem berkas terdistribusi—dapat memengaruhi secara signifikan seberapa baik infrastruktur AI Anda mendukung kebutuhan Anda yang terus meningkat.

Dengan membangun strategi penyimpanan berjenjang, Anda dapat menyempurnakan infrastruktur Anda untuk memenuhi kebutuhan unik proyek AI Anda.

Model Cloud, Lokal, dan Hibrida

Penyimpanan awan Menawarkan skalabilitas tak tertandingi dengan model harga bayar sesuai pemakaian yang menyesuaikan dengan pasang surut beban kerja AI Anda. Hal ini memungkinkan Anda untuk melakukan skalabilitas dengan mudah seiring pertumbuhan dataset Anda, tanpa penundaan dalam pengadaan dan penyiapan perangkat keras. Selain itu, aksesibilitas globalnya memastikan kolaborasi yang lancar antar tim, di mana pun mereka berada.

Namun, penyimpanan cloud bukannya tanpa tantangan. Mentransfer kumpulan data besar dapat menyebabkan biaya egress data yang tinggi, dan masalah latensi dapat menghambat aplikasi real-time, seperti sistem inferensi yang memerlukan respons instan.

Penyimpanan di tempat memberi Anda kendali penuh atas data dan infrastruktur Anda. Layanan ini memberikan kinerja yang terprediksi, keamanan yang ditingkatkan untuk data sensitif, dan menghilangkan risiko biaya tak terduga dari transfer data. Untuk industri seperti layanan kesehatan, di mana kepatuhan terhadap peraturan yang ketat tidak dapat ditawar, penyimpanan lokal sering kali menjadi pilihan utama.

Namun, solusi on-premise memiliki biaya awal yang tinggi dan fleksibilitas yang terbatas. Peningkatan skala berarti berinvestasi pada perangkat keras baru, yang dapat memakan waktu berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan untuk diterapkan. Jika proyek AI Anda tiba-tiba membutuhkan peningkatan penyimpanan sepuluh kali lipat, Anda tidak bisa begitu saja mengklik tombol untuk mewujudkannya.

Model hibrida Menggabungkan keunggulan dua dunia: kecepatan dan kendali penyimpanan lokal dengan skalabilitas dan efisiensi biaya cloud. Misalnya, perusahaan jasa keuangan dapat menyimpan data perdagangan terkini di penyimpanan lokal berkecepatan tinggi untuk mendukung algoritma yang sensitif terhadap waktu, sekaligus mengarsipkan data lama di cloud untuk kepatuhan dan penggunaan sesekali dalam pelatihan ulang model.

Model Penyimpanan	Skalabilitas	Kontrol	Struktur Biaya	Terbaik Untuk
Awan	Tak terbatas	Terbatas	Bayar per penggunaan	Beban kerja dinamis, tim global
Di Tempat	Perangkat keras terbatas	Menyelesaikan	Tinggi dimuka	Data yang diatur, beban kerja yang dapat diprediksi
Hibrida	Fleksibel	Seimbang	Campur aduk	AI Perusahaan dengan berbagai kebutuhan

Setelah Anda menentukan model yang tepat, langkah berikutnya adalah mengevaluasi jenis penyimpanan yang paling sesuai dengan beban kerja AI Anda.

Penyimpanan Objek dan Sistem Berkas Terdistribusi

Setelah memilih model penyimpanan, memutuskan antara penyimpanan objek dan sistem berkas terdistribusi akan semakin membentuk kinerja dan efisiensi biaya infrastruktur Anda.

Sistem penyimpanan objek, seperti yang kompatibel dengan S3, sangat cocok untuk menangani kumpulan data besar yang tidak terstruktur – seperti gambar pelatihan, berkas video, atau data log. Sistem ini dapat diskalakan hingga eksabita dengan biaya yang tetap terjangkau. API berbasis HTTP mereka terintegrasi dengan lancar dengan kerangka kerja AI populer seperti PyTorch dan TensorFlow, memungkinkan akses mudah ke data tanpa repotnya menambah penyimpanan.

Penyimpanan objek ideal untuk pengaturan AI terdistribusi di mana beberapa node perlu mengakses set data yang sama. Misalnya, tim peneliti universitas dapat menyimpan data genomik dalam penyimpanan objek, yang memungkinkan peneliti dari berbagai lokasi untuk mengaksesnya secara bersamaan. Fitur-fitur seperti redundansi dan versi memberikan perlindungan tambahan terhadap kehilangan data, yang sangat penting ketika set data mewakili pekerjaan berbulan-bulan.

Namun, penyimpanan objek memiliki keterbatasan. Performa dapat menurun ketika beberapa GPU mencoba mengakses data secara bersamaan, dan latensi yang lebih tinggi dapat memperlambat aplikasi yang memerlukan pembacaan kecil dan sering.

Sistem berkas terdistribusi, Sistem seperti IBM Storage Scale, WEKA, dan VAST dirancang untuk memenuhi tuntutan beban kerja AI dengan throughput tinggi dan latensi rendah. Sistem ini dapat menghasilkan throughput lebih dari 10 TB/dtk, memungkinkan ratusan GPU untuk bekerja pada set data yang sama secara bersamaan, sehingga mengurangi waktu pelatihan secara drastis. Kompatibilitas POSIX-nya memastikan aplikasi yang ada dapat berjalan tanpa modifikasi apa pun.

Ambil contoh perusahaan media yang menjalankan model AI untuk memproses berkas video. Sistem berkas terdistribusi akan memungkinkan beberapa GPU untuk berlatih pada video yang sama secara bersamaan, mengurangi waktu pelatihan dari hitungan hari menjadi hitungan jam. Akses paralel ini memastikan bahwa sumber daya komputasi selalu aktif dan tidak menunggu data dimuat.

Kekurangannya? Sistem berkas terdistribusi lebih kompleks untuk diterapkan dan dipelihara, serta memiliki biaya per terabyte yang lebih tinggi dibandingkan penyimpanan objek. Namun, untuk beban kerja AI yang berat, manfaat performanya seringkali lebih besar daripada biaya tambahannya.

Bagi organisasi yang ingin membangun infrastruktur AI yang tangguh, penyedia seperti Serverion menawarkan solusi yang dirancang khusus untuk kedua pendekatan tersebut. Jaringan pusat data global mereka mendukung sistem berkas terdistribusi berkinerja tinggi, sementara layanan kolokasi memudahkan penerapan arsitektur hibrid yang memadukan kontrol lokal dengan skalabilitas cloud.

Memilih sistem penyimpanan yang tepat sangat penting untuk memastikan infrastruktur AI Anda dapat menangani permintaan yang terus meningkat dengan keandalan dan efisiensi.

Manajemen Data dan Optimasi Penyimpanan

Mengelola dan mengambil data secara efisien sangat penting dalam lingkungan AI modern. Sistem ini menghasilkan beragam data, mulai dari set data pelatihan hingga titik pemeriksaan dan log model. Tanpa optimasi yang tepat, biaya penyimpanan dapat melonjak, dan waktu pengambilan dapat menghambat kinerja. Teknik seperti kompresi, deduplikasi, dan pengindeksan dibangun di atas sistem penyimpanan yang ada untuk memaksimalkan efisiensi.

Dengan menerapkan strategi cerdas, seperti kompresi dan deduplikasi, organisasi dapat memangkas biaya secara signifikan dan meningkatkan kecepatan pengambilan.

Kompresi dan Deduplikasi Bertenaga AI

Lingkungan AI sering kali menghasilkan blok data yang redundan, terutama ketika kumpulan data tumpang tindih atau pola serupa muncul di berbagai proyek. Deduplikasi global mengatasi masalah ini dengan mengidentifikasi dan menyimpan hanya blok data yang unik. Dikombinasikan dengan algoritma kompresi adaptif dan format-aware, pendekatan ini dapat mengurangi kebutuhan penyimpanan hingga 50%–90%.

Berbagai jenis data memerlukan metode kompresi yang disesuaikan. Misalnya, data gambar, berkas teks, dan bobot model masing-masing diuntungkan oleh strategi kompresi spesifik untuk memastikan kinerja tidak terganggu. Optimasi yang memperhatikan format memastikan data tetap dapat diakses dengan kecepatan tinggi, bahkan setelah kompresi.

Contoh hebatnya datang pada tahun 2024, ketika sebuah perusahaan jasa keuangan yang menggunakan Cloudian HyperStore mencapai Pengurangan 75% dalam jejak penyimpanan melalui deduplikasi dan kompresi. Hal ini tidak hanya mengurangi biaya penyimpanan 40% tetapi juga meningkatkan kecepatan pengambilan data dengan 30%, memungkinkan pelatihan model dan inferensi yang lebih cepat.

Algoritme latensi rendah memainkan peran kunci, mengompresi dan mendeduplikasi data secara real-time untuk menghindari kemacetan I/O. Data “panas” yang sering diakses tetap berada di penyimpanan berkecepatan tinggi, sementara data “dingin” yang dikompresi dan dideduplikasi diarsipkan pada tingkatan yang lebih hemat biaya.

Otomatisasi adalah landasan implementasi yang sukses. Sistem dengan reklamasi penyimpanan otomatis Pemantauan rutin dapat menyesuaikan strategi kompresi dan deduplikasi secara dinamis, mengikuti tuntutan proyek AI yang terus berubah. Memulai dengan bukti konsep adalah langkah cerdas – uji strategi ini dengan beban kerja nyata untuk mengukur kinerja sebelum dan sesudah implementasi. Dan jangan lupa untuk memastikan integrasi yang lancar dengan alat seperti PyTorch, TensorFlow, dan platform orkestrasi.

Pengindeksan dan Optimasi Kecepatan Pencarian

Seiring berkembangnya proyek AI, akses cepat ke data menjadi hal yang tidak bisa ditawar. Struktur pengindeksan cerdas seperti indeks terbalik, basis data vektor, dan penandaan metadata membantu mengambil data dengan cepat tanpa memerlukan pemindaian penuh. Hal ini sangat penting terutama untuk aplikasi AI waktu nyata di mana penundaan tidak dapat diterima.

Misalnya, pencarian vektor Mempercepat kueri kesamaan, yang penting dalam sistem rekomendasi dan tugas visi komputer. Baik untuk menemukan gambar serupa maupun mengidentifikasi pola, pengindeksan berbasis vektor dapat memangkas waktu pencarian dari hitungan jam menjadi hitungan detik.

Sebuah organisasi layanan kesehatan yang menggunakan IBM Storage Scale mendemonstrasikan kehebatan teknik ini, mengurangi biaya penyimpanan sebesar 60% dan memangkas waktu pencarian sebesar 50%. Peningkatan ini mempercepat proses pelatihan model mereka sebesar 25%.

Dalam penerapan skala besar, pengindeksan terdistribusi merupakan terobosan baru. Indeks sharding dan tabel hash terdistribusi memungkinkan pencarian paralel di beberapa node penyimpanan, sehingga mengurangi waktu pencarian secara drastis. Penambahan caching lokal dan prefetching semakin meningkatkan kinerja dengan mengantisipasi data yang dibutuhkan model AI Anda selanjutnya.

Pengindeksan bertenaga AI Sistem ini melangkah lebih jauh dengan beradaptasi terhadap pola data yang terus berkembang. Sistem ini mempelajari tren penggunaan dan secara otomatis menyempurnakan strategi pengindeksan untuk data terstruktur maupun tidak terstruktur. Kemampuan adaptasi ini sangat berguna dalam lingkungan AI yang dinamis di mana data dan beban kerja sering berubah.

Integrasi dengan alat orkestrasi seperti Kubernetes memastikan skalabilitas sumber daya pengindeksan secara otomatis seiring pertumbuhan set data. Penyedia seperti Serverion menawarkan solusi yang disesuaikan dengan kebutuhan ini, termasuk server GPU AI yang bekerja secara mulus dengan sistem pengindeksan berkinerja tinggi. Jaringan pusat data global mereka memastikan akses data yang optimal, di mana pun beban kerja AI Anda berjalan.

Untuk mengukur keberhasilan strategi manajemen data Anda, pantau metrik seperti tingkat pemanfaatan penyimpanan, rasio deduplikasi, dan latensi pengambilan rata-rata. Wawasan ini akan membantu Anda mengevaluasi apakah upaya optimasi Anda membuahkan hasil dan mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan lebih lanjut. Dengan tetap proaktif, Anda dapat memastikan infrastruktur AI Anda dapat mengimbangi permintaan yang terus meningkat.

sbb-itb-59e1987

Infrastruktur Penyimpanan Berkinerja Tinggi

Ketika beban kerja AI melampaui batas performa, sistem penyimpanan standar tidak akan mampu mengatasinya. Untuk aplikasi yang menangani kumpulan data besar, melatih model kompleks, atau memberikan hasil real-time, infrastruktur penyimpanan berkinerja tinggi Sistem ini dirancang untuk memberikan latensi sub-milidetik, jutaan IOPS, dan throughput yang berskala secara dramatis ketika tersebar di beberapa node.

Jenis penyimpanan ini melampaui solusi berjenjang dan berskala tradisional, dengan berfokus pada tiga persyaratan penting: throughput paralel besar-besaran, latensi sangat rendah, Dan skalabilitas yang mulus dari terabyte hingga petabyte tanpa kehilangan performa. Tidak seperti penyimpanan konvensional, sistem ini harus mendukung ribuan akses GPU secara bersamaan sambil mempertahankan kecepatan yang konsisten. Dengan menggabungkan kemampuan ini dengan strategi berjenjang dan caching, penyimpanan berkinerja tinggi memberikan daya ekstra yang dibutuhkan untuk beban kerja AI yang berat.

Inti dari sistem ini adalah arsitektur penyimpanan paralel, yang memungkinkan beberapa node komputasi mengakses data secara bersamaan untuk pemrosesan yang lebih cepat. Sistem berkas terdistribusi seperti Skala Penyimpanan IBM, WEKA, Dan LUAS memainkan peran kunci, menciptakan jalur data langsung antara unit pemrosesan untuk memaksimalkan efisiensi.

SSD NVMe adalah pengubah permainan di sini, menawarkan latensi sub-milidetik. Dipasangkan dengan Penyimpanan GPUDirect, mereka mengatasi kemacetan CPU, sehingga memangkas waktu pelatihan secara drastis. Akses data paralel semakin mempercepat pelatihan dan inferensi AI dengan mendistribusikan data ke beberapa node penyimpanan. Beberapa konfigurasi dapat menghasilkan hingga 40 GB/dtk per node sekaligus mendukung ribuan GPU. Konfigurasi klaster penyimpanan yang tepat dan pengoptimalan jalur data memastikan sistem ini terintegrasi secara mulus dengan kerangka kerja AI.

Aplikasi yang Membutuhkan Penyimpanan Berkinerja Tinggi

Manfaat penyimpanan berkinerja tinggi terbukti dalam berbagai aplikasi AI, mulai dari pelatihan model bahasa besar (LLM) hingga analisis keuangan waktu nyata.

Pelatihan LLM merupakan salah satu tugas yang paling intensif sumber daya, membutuhkan ribuan GPU untuk mengakses terabyte data pelatihan secara bersamaan. Tanpa sistem penyimpanan yang andal, GPU dapat menganggur, menunggu data tiba – sebuah inefisiensi mahal yang dihindari oleh penyimpanan berkinerja tinggi.

Dalam layanan keuangan, analitik real-time menuntut akses instan ke aliran data pasar. Algoritma perdagangan yang memproses jutaan transaksi per detik tidak mampu menanggung penundaan akibat penyimpanan yang lambat. Sistem berkinerja tinggi memastikan algoritma ini dapat menyerap, memproses, dan merespons perubahan pasar dengan latensi serendah mungkin.

Layanan kesehatan adalah area lain di mana penyimpanan berkinerja tinggi dan skalabel sangat unggul. Misalnya, sebuah rumah sakit yang awalnya memiliki data pencitraan radiologi sebesar 5 TB menguji sistem berkas paralel untuk menangani diagnostik berbasis AI mereka. Seiring dengan pertumbuhan dataset mereka hingga 500 TB, infrastruktur tersebut dapat diskalakan dengan mudah, mempertahankan kecepatan pelatihan model yang tinggi dan akses data yang efisien selama proses ekspansi.

Organisasi yang ingin menerapkan sistem ini sebaiknya memulai dengan membandingkan solusi penyimpanan dengan beban kerja AI yang sebenarnya. Tahap pembuktian konsep membantu memvalidasi kebutuhan kinerja dan mengidentifikasi potensi hambatan sebelum penerapan skala penuh.

Serverion Menawarkan server GPU AI dan solusi infrastruktur khusus yang dirancang khusus untuk kebutuhan performa tinggi ini. Dengan pusat data yang tersebar di seluruh Amerika Serikat, mereka memastikan akses dan keandalan yang optimal untuk beban kerja AI.

Agar dapat mengimbangi tuntutan yang terus berkembang, pantau metrik seperti throughput, IOPS, latensi, dan skalabilitas secara berkala. Benchmarking berkelanjutan dengan tugas-tugas di dunia nyata memastikan infrastruktur memberikan kinerja dan imbal hasil yang diharapkan dari investasi tersebut.

Kompatibilitas Kerangka Kerja AI

Ketika sistem penyimpanan tidak selaras dengan kerangka kerja AI, sumber daya dapat terbuang sia-sia. Bayangkan GPU menganggur karena PyTorch atau TensorFlow tidak dapat mengakses data secara efisien – inilah yang terjadi ketika solusi penyimpanan tidak memenuhi tuntutan kerangka kerja tersebut. Untuk menghindari hal ini, penting untuk memilih penyimpanan yang sesuai dengan kebutuhan antarmuka dan performa perangkat AI dan sistem orkestrasi Anda.

Beban kerja AI modern bergantung pada penyimpanan yang terintegrasi secara mulus dengan alur pengembangan dan penerapan. Ini berarti mendukung API, format data, dan pola akses yang diandalkan oleh kerangka kerja seperti PyTorch dan TensorFlow. Tanpa penyelarasan ini, organisasi dapat menghadapi proses pelatihan yang lebih lambat, sumber daya yang kurang dimanfaatkan, dan masalah operasional yang semakin parah seiring dengan skalabilitas sistem.

Untuk sistem AI yang skalabel, penyimpanan harus mampu mengimbangi pertumbuhan volume data tanpa memperlambat pelatihan model atau inferensi. Untuk mencapai hal ini, prioritaskan solusi penyimpanan yang menawarkan throughput tinggi (10+ GBps per simpul), latensi rendah, Dan akses file paralel. Fitur-fitur ini memastikan beberapa GPU dapat bekerja dengan set data yang sama secara bersamaan, sementara transfer data langsung semakin meningkatkan kinerja.

Mari kita jelajahi bagaimana kemampuan penyimpanan ini selaras dengan kebutuhan teknis kerangka kerja seperti PyTorch dan TensorFlow.

Bekerja dengan PyTorch dan TensorFlow

Baik PyTorch maupun TensorFlow memerlukan sistem penyimpanan yang menyederhanakan tugas seperti pemeriksaan titik dan pembuatan versi model. Penyimpanan objek dengan API yang kompatibel dengan S3 merupakan pilihan populer karena memungkinkan kerangka kerja ini mengakses kumpulan data dan artefak model melalui antarmuka yang familiar, sekaligus melakukan penskalaan untuk penerapan skala besar. Misalnya, Google Cloud Hyperdisk ML dan Lustre Terkelola dibuat untuk menangani tuntutan throughput tinggi dan bursty dari kerangka kerja ini.

Untuk pelatihan GPU paralel, sistem berkas terdistribusi seperti WEKA dan VAST Data memungkinkan beberapa GPU mengakses berkas yang sama secara bersamaan. Model akses bersama ini sangat berguna untuk beban kerja AI media dan video, di mana berkas besar perlu diproses oleh beberapa node secara bersamaan.

Checkpointing adalah komponen penting lainnya, karena kedua framework menyimpan status model secara berkala selama pelatihan. Sistem penyimpanan dengan fitur snapshot dan kemampuan versi membuat proses ini lebih lancar, memungkinkan tim untuk bereksperimen dengan konfigurasi yang berbeda tanpa kehilangan kemajuan.

Server GPU AI Serverion adalah contoh infrastruktur yang kuat yang dirancang untuk memenuhi kebutuhan ini. Mereka menawarkan penyimpanan throughput tinggi dan integrasi yang mulus dengan PyTorch dan TensorFlow, yang didukung di berbagai pusat data AS.

Alat Kontainer dan Orkestrasi

Selain kompatibilitas kerangka kerja, penerapan AI semakin bergantung pada lingkungan terkontainerisasi untuk operasi yang lebih lancar. Alat seperti Docker dan Kubernetes telah merevolusi cara mengelola beban kerja AI, tetapi juga menghadirkan tantangan penyimpanan baru. Aplikasi terkontainerisasi membutuhkan penyimpanan yang disediakan secara dinamis, dapat diakses melalui beberapa pod, Dan dapat diskalakan seiring bertambahnya beban kerja.

Kubernetes menggunakan Antarmuka Penyimpanan Kontainer (CSI) untuk terhubung dengan sistem penyimpanan. Kompatibilitas dengan driver CSI sangat penting untuk penerapan AI yang skalabel, karena memungkinkan Kubernetes untuk secara otomatis menyediakan dan memasang volume penyimpanan untuk kontainer AI. Integrasi ini penting untuk penskalaan yang efisien, dengan beberapa sistem mendukung hingga 2.500 node mengakses penyimpanan secara bersamaan. Kemampuan tersebut vital bagi layanan AI produksi yang perlu menangani lalu lintas yang berfluktuasi.

Penyediaan dinamis juga menyederhanakan manajemen penyimpanan dengan mengotomatiskan akses data untuk aplikasi berbasis kontainer. Hal ini menghilangkan intervensi manual saat menerapkan beban kerja AI baru, memastikan data selalu tersedia saat dibutuhkan.

Organisasi yang menerapkan AI di lingkungan Kubernetes harus memprioritaskan solusi penyimpanan yang mendukung volume persisten. Volume ini menyimpan data selama proses restart dan migrasi kontainer, memastikan bahwa titik pemeriksaan pelatihan dan artefak model tetap dapat diakses bahkan ketika kontainer dijadwalkan ulang ke node yang berbeda.

Kombinasi Docker dan Kubernetes juga memungkinkan model penerapan hibrida, di mana beban kerja AI dapat berjalan mulus di seluruh infrastruktur lokal dan cloud. Sistem penyimpanan yang mendukung fleksibilitas ini memungkinkan organisasi menyeimbangkan biaya dan kinerja dengan menempatkan beban kerja di lingkungan yang paling tepat.

Untuk memastikan kompatibilitas, sebaiknya uji solusi penyimpanan selama fase pembuktian konsep menggunakan beban kerja dan set data AI yang sebenarnya. Langkah ini membantu mengidentifikasi potensi masalah integrasi sejak dini, memastikan sistem penyimpanan yang dipilih dapat menangani tuntutan kinerja dan skalabilitas aplikasi AI modern.

Pemantauan dan Penyimpanan untuk Masa Depan

Dalam hal pelatihan AI, kemacetan penyimpanan bisa menjadi kendala yang nyata. Hal ini dapat membuat klaster GPU menganggur, membuang-buang sumber daya berharga. Solusinya? Sistem pemantauan proaktif yang mendeteksi masalah kinerja sebelum menjadi tak terkendali. Menunggu hingga masalah muncul sering kali mengakibatkan penundaan yang mahal dan penggunaan perangkat keras yang kurang optimal – masalah yang sebenarnya dapat dihindari dengan alat pemantauan yang tepat.

Beban kerja AI menghasilkan data dengan kecepatan luar biasa. Sistem penyimpanan yang menangani tuntutan saat ini mungkin akan kewalahan menghadapi beban dataset yang berlipat ganda di masa mendatang. Itulah sebabnya analisis prediktif dan perencanaan kapasitas sangat penting untuk setiap strategi penyimpanan AI yang bertujuan untuk mengimbangi pertumbuhan.

Pemantauan yang efektif berfokus pada metrik kinerja dunia nyata – seperti throughput, latensi, dan pola pemanfaatan – alih-alih bergantung pada tolok ukur teoretis. Dengan menganalisis tuntutan aktual beban kerja AI Anda, Anda dapat membuat keputusan yang lebih cerdas tentang penskalaan infrastruktur Anda. Pemantauan proaktif semacam ini juga menjadi landasan bagi pengujian kinerja yang menyeluruh.

Pengujian dan Analisis Kinerja

Pemantauan real-time perlu mencakup berbagai aspek kinerja secara bersamaan, sehingga memberikan gambaran lengkap tentang kesehatan sistem penyimpanan Anda. Metrik seperti throughput dan latensi sangat penting untuk menilai apakah penyimpanan Anda dapat menangani beban kerja AI. Sistem berkinerja tinggi dapat menghasilkan lebih dari 40 GBps per node, dan dalam pengaturan multi-node, skalabilitasnya dapat ditingkatkan lebih jauh lagi. Tolok ukur ini membantu Anda memahami performa sistem Anda.

Cara paling dapat diandalkan untuk menguji kinerja adalah dengan menggunakan beban kerja AI nyata, bukan tolok ukur sintetis. Penggunaan di dunia nyata menyoroti hambatan dan pola throughput tinggi yang sering terlewatkan oleh pengujian sintetis – terutama ketika ribuan GPU mencoba mengakses data yang sama secara bersamaan.

Visualisasi aliran data dapat menunjukkan di mana keterbatasan penyimpanan memperlambat pelatihan. Ketika GPU mengakses data secara bersamaan, sistem penyimpanan menghadapi tekanan yang sangat besar, dan tekanan ini seringkali tidak terdeteksi dalam pengujian kondisi stabil. Analisis harus mengukur seberapa baik penyimpanan Anda menangani lonjakan ini tanpa membiarkan GPU menganggur.

Optimalisasi biaya adalah elemen kunci lain dari pemantauan. Ini bukan hanya tentang kinerja – ini juga tentang ROI. Sistem pemantauan harus melacak biaya per terabyte dan mengidentifikasi peluang untuk memindahkan data antar tingkatan berdasarkan pola akses. Misalnya, analisis pola akses dapat membantu Anda menentukan kumpulan data mana yang sering digunakan (“data panas”) dan harus disimpan di penyimpanan berkinerja tinggi, sementara kumpulan data yang jarang digunakan (“data dingin”) dapat dipindahkan ke opsi penyimpanan yang lebih murah secara otomatis.

Setelah Anda menetapkan metrik kinerja, langkah berikutnya adalah merencanakan pertumbuhan di masa mendatang.

Perencanaan untuk Pertumbuhan dan Skala

Set data AI tidak tumbuh dengan kecepatan yang stabil – mereka cenderung meledak seiring bertambahnya sumber data baru atau model menjadi lebih kompleks. Hal ini menjadikan perencanaan kapasitas krusial. Sistem penyimpanan AI modern harus diskalakan hingga petabyte per rak dengan tetap menjaga kecepatan dan efisiensi.

Untuk menghindari hambatan kinerja, atur ambang batas kapasitas yang jelas yang memicu ekspansi sebelum sistem Anda kewalahan. Aturan praktis yang baik adalah melakukan skalabilitas ketika pemanfaatan penyimpanan mencapai batasnya. 70-80%. Menunggu hingga hampir kehabisan ruang sering kali menyebabkan perbaikan yang terburu-buru dan mahal.

Tingkatan otomatis memainkan peran besar seiring bertambahnya volume data. Ini melibatkan penggunaan penyimpanan berkecepatan tinggi seperti RAM dan NVMe untuk data yang sering diakses, sekaligus secara otomatis memindahkan dataset lama atau yang jarang digunakan ke tingkat penyimpanan yang lebih terjangkau. Misalnya, tim layanan keuangan yang menangani data pasar real-time dapat menggunakan pendekatan ini untuk menjaga model AI mereka tetap berjalan efisien sekaligus mengelola biaya.

Mempersiapkan sistem penyimpanan Anda untuk masa depan berarti memilih solusi yang tidak bergantung pada perangkat keras dan mendukung berbagai protokol. IBM Storage Scale, misalnya, terintegrasi dengan Penyimpanan POSIX, S3, HDFS, dan GPUDirect, membuatnya mudah beradaptasi dengan lingkungan yang terus berkembang. Fleksibilitas ini memastikan penyimpanan Anda tetap relevan seiring munculnya perangkat dan kerangka kerja AI baru.

Infrastruktur penyimpanan Anda juga harus dirancang agar dapat diskalakan dengan lancar di seluruh lingkungan edge, core, dan cloud. Platform seperti WhiteFiber Storage membuktikan hal ini dengan melakukan penskalaan dari terabyte ke petabyte tanpa mengorbankan kinerja atau fleksibilitas.

Kontainerisasi dan teknologi orkestrasi seperti Kubernetes atau Docker semakin penting untuk penerapan AI. Sistem penyimpanan perlu mendukung Antarmuka Penyimpanan Kontainer (CSI) dan volume persisten, memastikan data tetap dapat diakses bahkan saat kontainer dimulai ulang atau bermigrasi.

Terakhir, siklus peninjauan rutin – triwulanan atau setengah tahunan – sangat penting untuk memastikan arsitektur penyimpanan Anda dapat mengimbangi perubahan beban kerja AI. Lanskap AI berkembang pesat, dan solusi penyimpanan yang berhasil tahun lalu mungkin tidak lagi memenuhi tuntutan masa depan. Dengan menggabungkan pemantauan real-time, perencanaan prediktif, dan arsitektur yang adaptif, Anda dapat membangun sistem penyimpanan yang mendukung kebutuhan saat ini dan pertumbuhan di masa mendatang. Server GPU AI Serverion menawarkan contoh hebat, dengan penyimpanan berthroughput tinggi yang dibuat untuk diskalakan di seluruh pusat data AS dan disesuaikan untuk proyek AI.

Singkatnya, berinvestasi dalam pemantauan yang kuat, perencanaan kapasitas yang berwawasan ke depan, dan arsitektur penyimpanan yang fleksibel memastikan sistem penyimpanan AI Anda tetap efektif seiring kemajuan teknologi.

Kesimpulan

Menciptakan solusi penyimpanan AI yang skalabel membutuhkan strategi yang solid dan terus berkembang seiring kebutuhan data Anda. Panduan ini telah menyoroti praktik-praktik utama yang mengatasi tantangan paling mendesak yang dihadapi tim AI saat ini – mengelola pertumbuhan data yang masif, menghindari penurunan kinerja, dan menjaga biaya tetap terkendali.

Inti dari strategi ini adalah penggunaan arsitektur berthroughput tinggi, yang menyediakan akses data cepat yang dibutuhkan untuk beban kerja AI modern. Memasangkan arsitektur ini dengan koneksi langsung penyimpanan ke GPU secara signifikan mengurangi waktu pelatihan, memastikan operasi yang lebih lancar.

Sistem penyimpanan berjenjang menawarkan cara cerdas untuk menyeimbangkan kecepatan dan biaya. Dengan memindahkan data antara tingkat penyimpanan berkinerja tinggi dan yang lebih ekonomis, serta memanfaatkan perangkat berbasis AI seperti kompresi dan deduplikasi, organisasi dapat mencapai manajemen data yang efisien. Metode ini menjadi lebih efektif jika dipadukan dengan teknologi manajemen data canggih.

Memilih model penyimpanan yang tepat – baik berbasis cloud, lokal, maupun hibrida – bergantung pada kebutuhan beban kerja dan persyaratan kepatuhan Anda. Pengaturan hibrida seringkali memberikan kombinasi terbaik, memberikan kinerja yang krusial dan fleksibilitas yang paling dibutuhkan.

Memastikan kompatibilitas dengan kerangka kerja AI dan alat orkestrasi yang banyak digunakan merupakan elemen penting lainnya. Hal ini menjaga sistem penyimpanan Anda tetap adaptif seiring perkembangan teknologi AI, sehingga melindungi investasi Anda dari waktu ke waktu.

Terakhir, pemantauan proaktif dan perencanaan kapasitas sangat penting untuk menghindari gangguan yang merugikan. Dengan tetap berada di atas ambang batas kapasitas, organisasi dapat meningkatkan skala sistem penyimpanan mereka secara mulus, mengikuti perkembangan pesat di bidang AI.

Tanya Jawab Umum

Apa manfaat GPUDirect Storage untuk beban kerja AI dibandingkan dengan metode penyimpanan tradisional?

GPUDirect Storage meningkatkan kinerja beban kerja AI dengan memungkinkan data berpindah langsung antara penyimpanan dan memori GPU tanpa melibatkan CPU. Pendekatan ini mengurangi latensi dan membebaskan CPU untuk menangani tugas-tugas lain, menghasilkan pemrosesan data yang lebih cepat dan efisiensi keseluruhan yang lebih baik.

Teknologi ini sangat berguna untuk tugas-tugas AI skala besar seperti pelatihan pembelajaran mesin dan inferensi pembelajaran mendalam, yang membutuhkan akses cepat ke kumpulan data besar. Dengan mengurangi hambatan transfer data, GPUDirect Storage membantu menyederhanakan aliran data, menjadikannya pilihan yang tepat untuk meningkatkan skala penyimpanan AI secara efektif.

Apa keuntungan menggunakan sistem penyimpanan berjenjang untuk mengelola data AI?

Menerapkan arsitektur penyimpanan berjenjang Pengelolaan data AI menawarkan berbagai manfaat praktis. Dengan mengelompokkan data ke dalam berbagai tingkat penyimpanan berdasarkan frekuensi akses dan kinerja yang dibutuhkan, bisnis dapat mencapai keseimbangan antara biaya dan efisiensi. Data berprioritas tinggi yang sering diakses dapat disimpan di sistem yang lebih cepat dan berkinerja tinggi, sementara informasi yang kurang penting dapat dipindahkan ke opsi penyimpanan tingkat rendah yang lebih hemat biaya.

Sistem ini tidak hanya menghemat uang – tetapi juga meningkatkan skalabilitas dan memastikan sumber daya digunakan secara bijak. Dengan penyimpanan berjenjang, alur kerja AI dapat beroperasi lebih efisien, sehingga menghindari kemacetan. Selain itu, sistem ini mendukung ketersediaan dan keandalan data, sehingga memudahkan pengelolaan kumpulan data yang terus bertambah tanpa mengorbankan kinerja atau pengeluaran berlebih.

Apa praktik terbaik untuk menyeimbangkan model penyimpanan cloud, lokal, dan hybrid dalam sistem AI yang dapat diskalakan?

Untuk mencapai keseimbangan yang tepat antara model penyimpanan cloud, lokal, dan hybrid untuk sistem AI yang skalabel, bisnis harus menilai kebutuhan spesifik mereka dengan cermat – dengan berfokus pada faktor-faktor seperti kinerja, keamanan, dan biaya. Penyimpanan awan menonjol karena fleksibilitas dan skalabilitasnya, sehingga ideal untuk menangani beban kerja yang berfluktuasi. Di sisi lain, penyimpanan di tempat menawarkan kontrol yang lebih ketat dan keamanan data yang ditingkatkan, yang dapat menjadi krusial untuk informasi sensitif. Model hibrida menjembatani kesenjangan, menggabungkan keunggulan keduanya untuk mengalokasikan sumber daya secara efisien berdasarkan persyaratan beban kerja.

Mencapai keseimbangan ini membutuhkan perencanaan yang matang untuk memastikan integrasi yang lancar dan skalabilitas di masa mendatang. Menggunakan layanan hosting yang andal, seperti server khusus atau pilihan kolokasi, dapat menyediakan fondasi untuk infrastruktur penyimpanan AI yang kuat dan dapat disesuaikan yang selaras dengan tujuan organisasi.

Artikel Blog Terkait