Bagaimana Sistem File Terdistribusi Menangani Pelatihan Model AI

Pelatihan model AI membutuhkan penyimpanan yang cepat dan skalabel untuk menangani kumpulan data yang sangat besar dan menjaga GPU tetap produktif. Sistem berkas terdistribusi mengatasi hal ini dengan menyebarkan data ke seluruh beberapa server, memungkinkan akses paralel berkecepatan tinggi dan memastikan toleransi kesalahan.

Poin-poin utama:

• Pertunjukan: Sistem berkas terdistribusi menghasilkan throughput tinggi (ratusan GB/dtk) dengan membagi data menjadi blok-blok dan menyebarkannya ke seluruh node penyimpanan. Hal ini memastikan GPU tetap mendapatkan data, sehingga menghindari waktu idle yang merugikan.
• Skalabilitas: Saat klaster pelatihan bertumbuh, penyimpanan berskala secara independen, memungkinkan penambahan node GPU yang lancar tanpa hambatan.
• Toleransi Kesalahan: Metode redundansi seperti replikasi dan pengkodean penghapusan melindungi dari kegagalan perangkat keras, memastikan pekerjaan pelatihan dapat dilanjutkan dari titik pemeriksaan terbaru.
• Optimasi: Penyempurnaan ukuran blok, caching, dan tata letak data meminimalkan penundaan. Misalnya, penggunaan file yang lebih besar atau set data yang dipecah-pecah mengurangi overhead metadata dan meningkatkan efisiensi.
• Integrasi: Kerangka kerja seperti PyTorch dan TensorFlow bekerja mulus dengan penyimpanan terdistribusi, mendukung I/O paralel dan pemeriksaan titik yang efisien.

Bagi tim yang berbasis di AS, biaya infrastruktur sering kali dikaitkan dengan tarif per jam GPU dan biaya penyimpanan. Penyedia hosting seperti Serverion menawarkan Server GPU AI dan layanan kolokasi dengan penyimpanan berkinerja tinggi yang telah dikonfigurasikan sebelumnya, menyederhanakan penerapan dan mengurangi kompleksitas operasional.

Sistem berkas terdistribusi sangat penting untuk alur kerja AI modern, memastikan penyimpanan yang cepat, andal, dan dapat diskalakan untuk mendukung pekerjaan pelatihan berskala besar.

Sistem Berkas Terdistribusi – Bagian 1

Konsep Inti Sistem Berkas Terdistribusi untuk Beban Kerja AI

Sistem berkas terdistribusi bergantung pada tiga komponen utama: simpul klien, server metadata, Dan node penyimpanan. Node klien menangani tugas pelatihan, server metadata mengelola lokasi berkas dan namespace, sementara node penyimpanan menyimpan data aktual. Pengaturan ini memungkinkan data dibaca secara paralel, menghasilkan throughput yang jauh melampaui kemampuan satu larik penyimpanan. Ketika tugas pelatihan membutuhkan data, klien akan meminta server metadata untuk menemukan node penyimpanan yang relevan, lalu mengambil data secara bersamaan dari berbagai sumber.

Arsitektur ini begitu efektif karena kemampuannya untuk diskalakan. Seiring bertambahnya klaster pelatihan – dari hanya segelintir GPU menjadi ratusan node – sistem penyimpanan dapat berkembang secara independen. Alih-alih dibatasi oleh kapasitas input/output (I/O) dari satu mesin, sistem ini memanfaatkan bandwidth gabungan dari beberapa node penyimpanan yang bekerja bersama.

Distribusi dan Replikasi Data

Kinerja dalam sistem berkas terdistribusi ditingkatkan dengan membagi berkas pelatihan besar menjadi blok berukuran tetap, biasanya 64 MB atau 128 MB, dan garis-garis Blok-blok ini tersebar di beberapa node penyimpanan. Ketika pemuat data meminta sampel, disk yang berbeda dapat melayani bagian file yang berbeda secara bersamaan, memungkinkan throughput multi-GB/dtk. Hal ini memastikan bahkan klaster GPU yang paling menuntut sekalipun memiliki pasokan data yang stabil.

Untuk memastikan keandalan, sistem ini mereplikasi blok data – biasanya menyimpan dua atau tiga salinan pada node yang berbeda. Jika disk gagal atau node penyimpanan offline, sistem akan mengambil data dari salah satu replika tanpa gangguan. Beberapa sistem juga menggunakan kode penghapusan, yang memberikan keandalan serupa tetapi dengan overhead penyimpanan yang lebih rendah, faktor penting untuk set data yang mencapai petabyte.

Pilihan metode replikasi seringkali bergantung pada beban kerja. Misalnya:

• Tugas visi komputer dengan jutaan file gambar kecil mendapat manfaat dari pengorganisasian file-file tersebut ke dalam wadah yang lebih besar atau direktori terstruktur, sehingga meningkatkan penanganan metadata dan efisiensi I/O.
• Pelatihan model bahasa besar, yang melibatkan kumpulan data besar seperti korpus teks, memiliki kinerja yang lebih baik dengan striping yang lebar dan objek yang lebih besar, memastikan GPU tetap dimanfaatkan sepenuhnya.

Metadata dan Model Konsistensi

Sementara node penyimpanan menangani sebagian besar transfer data, server metadata Bertindak sebagai koordinator sistem. Mereka melacak blok mana yang termasuk dalam berkas mana, di mana blok tersebut disimpan, dan bagaimana direktori serta izin diatur. Setiap kali proses pelatihan membuka berkas, memeriksa ukurannya, atau mencantumkan direktori, proses tersebut berinteraksi dengan lapisan metadata.

Namun, server metadata dapat menjadi hambatan, terutama dalam alur kerja AI yang menangani miliaran berkas kecil atau sering membuat dan menghapus titik pemeriksaan. Pencarian metadata yang lambat dapat menyebabkan penundaan, meskipun bandwidth disk mentah mencukupi. Sistem yang berfokus pada AI seperti FalconFS telah mengatasi masalah ini, mencapai traversal acak pohon direktori besar hingga 4,72 kali lebih cepat dibandingkan CephFS, dan hingga 3,34 kali lebih cepat daripada Lustre.

Model konsistensi menentukan seberapa cepat perubahan tercermin di seluruh sistem. Banyak beban kerja AI dapat menoleransi konsistensi yang longgar, karena tidak semua pekerja memerlukan pembaruan instan pada berkas log baru. Pendekatan ini mengurangi overhead koordinasi dan meningkatkan kinerja. Namun, berkas penting seperti titik pemeriksaan atau data konfigurasi memerlukan konsistensi yang lebih ketat untuk menghindari kesalahan. Solusi umum adalah menerapkan konsistensi yang ketat untuk berkas kontrol yang lebih kecil, sementara menggunakan model yang longgar untuk kumpulan data besar yang banyak dibaca. Optimasi ini telah terbukti meningkatkan throughput pelatihan pembelajaran mendalam hingga 11,81 kali dibandingkan dengan CephFS dan 1,23 kali dibandingkan dengan Lustre dalam skenario dunia nyata.

I/O Paralel untuk Throughput Tinggi

Dengan metadata dan strategi replikasi yang kuat, sistem file terdistribusi memanfaatkan I/O paralel untuk menghadirkan throughput tinggi yang dibutuhkan untuk beban kerja AI. Dengan memungkinkan beberapa proses pelatihan membaca dari berbagai node penyimpanan secara bersamaan, sistem ini mencapai performa yang mengesankan, seringkali melalui jaringan bandwidth tinggi seperti InfiniBand atau Ethernet yang mendukung RDMA. Seiring bertambahnya jumlah node dan drive, throughput keseluruhan sistem juga meningkat, memenuhi tuntutan multi-GB/dtk dari klaster GPU besar.

Meskipun demikian, kemacetan masih bisa terjadi. Tautan jaringan yang kelebihan langganan, node penyimpanan yang terlalu sedikit dibandingkan GPU, atau strategi prefetching dan sharding yang tidak efisien, semuanya dapat menyebabkan GPU menganggur – pemborosan sumber daya komputasi yang berharga, terutama di klaster yang berbasis di AS di mana biaya terkait langsung dengan penggunaan.

Untuk mengatasi masalah ini, strategi tata letak data yang efektif sangat penting. Alih-alih menyimpan jutaan berkas kecil, kumpulan data seringkali dikonsolidasikan ke dalam sejumlah kecil berkas yang lebih besar menggunakan format rekaman biner atau kontainer yang mendukung akses sekuensial dan acak. Pengelompokan data ke dalam shard yang seimbang dan menyelaraskan jumlah shard dengan jumlah pekerja pemuat data mengurangi tekanan metadata dan meningkatkan paralelisme. Pengaturan ini memungkinkan beberapa pekerja untuk membaca berbagai bagian berkas secara bersamaan, sehingga GPU tetap sibuk.

Pola I/O penting lainnya adalah pos pemeriksaan, tempat bobot model dan status pengoptimal disimpan secara berkala. Sistem berkas terdistribusi modern mengoptimalkan penulisan titik pemeriksaan dengan menggunakan beberapa pekerja atau server parameter untuk memaksimalkan bandwidth jaringan dan disk. Hal ini meminimalkan interupsi pelatihan dan memastikan bahwa, jika terjadi kegagalan, sistem dapat dengan cepat memulihkan titik pemeriksaan terbaru yang konsisten, sehingga proses pelatihan tetap berjalan.

Mengoptimalkan Sistem File Terdistribusi untuk Pelatihan AI

Agar pelatihan AI berjalan optimal, penyempurnaan dan pengorganisasian pengaturan penyimpanan Anda sangatlah penting. Konfigurasi yang tepat memastikan GPU dimanfaatkan sepenuhnya, sehingga menghindari waktu henti yang merugikan akibat menunggu data. Hal ini mencakup penyesuaian ukuran blok, caching, pengorganisasian data, dan sistem pemulihan untuk memastikan pekerjaan pelatihan berjalan efisien dan dapat pulih dari masalah perangkat keras tanpa kehilangan kemajuan yang berharga.

Parameter Penyetelan Performa

Penyempurnaan pengaturan kinerja dapat meningkatkan pengiriman data ke GPU secara signifikan, sehingga tetap sibuk dan produktif.

Ukuran blok Menentukan bagaimana data dibagi di antara node penyimpanan. Untuk klaster dengan 4–8 GPU per node yang menggunakan 100 GbE atau InfiniBand, ukuran blok 4–16 MB berfungsi dengan baik untuk data sekuensial seperti kumpulan gambar atau tensor besar. Jika Anda menangani banyak berkas yang lebih kecil, seperti pecahan teks yang ditokenisasi, ukuran blok yang lebih kecil dapat membantu, meskipun dapat meningkatkan beban pada server metadata. Sesuaikan ukuran blok agar sesuai dengan ukuran umum dan pola akses data Anda.

Baca terlebih dahulu Pengaturan mengontrol jumlah data yang dimuat awal sistem sebelum diminta. Read-ahead yang disetel dengan tepat memastikan GPU memiliki aliran data yang stabil. Mulailah dengan beberapa ratus MB per pekerja dan sesuaikan berdasarkan penggunaan GPU. Jika GPU sedang tidak aktif dan waktu tunggu I/O tinggi, meningkatkan read-ahead dapat membantu. Namun, untuk pola akses yang sangat acak atau acak, read-ahead yang berlebihan akan membuang bandwidth dengan memuat awal data yang tidak perlu.

Kebijakan caching Tentukan data apa yang tetap dekat dengan node komputasi. Gunakan SSD lokal atau drive NVMe untuk menyimpan data yang sering diakses dan titik pemeriksaan terbaru dalam cache. Atur nilai time-to-live (TTL) cache untuk mencakup setidaknya satu periode pelatihan. Pantau rasio cache hit untuk memastikan cache efektif, dan hindari masalah data basi ketika beberapa penulis terlibat.

Sesuaikan thread I/O dan pembacaan paralel agar sesuai dengan kapasitas jaringan Anda, terutama jika Anda menggunakan Ethernet berkemampuan RDMA atau InfiniBand. Jika utilisasi GPU turun di bawah 80% dan waktu tunggu I/O tinggi, fokuslah untuk meningkatkan throughput dengan menyesuaikan pengaturan paralelisme.

Sebelum meningkatkan skala, tetapkan baseline performa. Gunakan microbenchmark untuk mensimulasikan beban kerja yang realistis dan bandingkan hasilnya dengan performa pelatihan yang sebenarnya. Pantau metrik seperti throughput (MB/dtk), latensi tail (waktu baca persentil ke-95 dan ke-99), dan laju operasi metadata untuk mengidentifikasi hambatan – baik itu server metadata yang kelebihan beban, aliran paralel yang tidak memadai, atau kemacetan jaringan.

Strategi Tata Letak Data

Setelah menyetel performa, pengorganisasian data yang efektif dapat semakin meningkatkan efisiensi pelatihan. Penataan set data dan titik pemeriksaan pada sistem berkas berdampak langsung pada performa.

Pecahan per berkas Ini adalah pendekatan umum untuk kerangka kerja seperti PyTorch dan TensorFlow. Setiap shard disimpan sebagai berkas terpisah (misalnya, TFRecord atau WebDataset) dengan ukuran mulai dari beberapa ratus MB hingga beberapa GB. Hal ini menyederhanakan akses acak dan pemuatan paralel karena setiap berkas dapat diproses secara independen. Pekerja dapat membaca dari berkas mereka sendiri, menghindari konflik dan memaksimalkan paralelisme.

Pecahan berdasarkan direktori mengelompokkan data ke dalam direktori, dengan setiap direktori mewakili shard yang berisi berkas-berkas yang lebih kecil. Hal ini efektif untuk set data seperti klasifikasi citra, di mana sampel dikelompokkan berdasarkan kelas. Namun, mengelola jutaan berkas kecil dapat membebani server metadata. Untuk mengatasi hal ini, pertimbangkan untuk menggabungkan berkas ke dalam kontainer tar atau zip guna mengurangi overhead metadata.

A pendekatan hibrida Menggabungkan manfaat kedua metode. Kelompokkan data terkait ke dalam berkas shard berukuran sedang dan susun ke dalam direktori berdasarkan pembagian (misalnya, pelatihan, validasi, pengujian) atau rentang waktu. Pengaturan ini meminimalkan lalu lintas lintas rak dan mempercepat pengacakan dengan menyusun ulang daftar shard, alih-alih berkas individual.

Untuk titik pemeriksaan, log, dan artefak, gunakan struktur direktori hierarkis yang mencakup pengidentifikasi proses, stempel waktu (dalam format UTC dan ISO), dan langkah-langkah pelatihan. Hal ini memudahkan alat orkestrasi untuk menemukan titik pemeriksaan terbaru. Tulis titik pemeriksaan ke penyimpanan lokal yang cepat terlebih dahulu, lalu salin secara asinkron ke sistem berkas terdistribusi dan penyimpanan objek berbiaya rendah. Simpan hanya titik pemeriksaan terbaru di penyimpanan berkinerja tinggi untuk mengendalikan biaya.

Simpan log dan metrik dalam direktori terpisah yang terorganisir berdasarkan eksperimen dan peringkat pekerja untuk mencegah gangguan pada data pelatihan. Tetapkan kebijakan penyimpanan untuk mengarsipkan atau menghapus artefak lama, sehingga biaya penyimpanan tetap terprediksi.

Dengan tata letak data yang dioptimalkan, Anda dapat berfokus pada toleransi kesalahan untuk memastikan pelatihan tanpa gangguan.

Toleransi Kesalahan dan Pemulihan

Pekerjaan pelatihan AI seringkali berlangsung berjam-jam atau bahkan berhari-hari, sehingga kegagalan perangkat keras tak terelakkan. Sistem berkas terdistribusi menawarkan alat untuk mencegah kehilangan data dan menjaga pekerjaan tetap berjalan lancar.

Replikasi Ideal untuk data berkinerja tinggi, karena menciptakan banyak salinan setiap blok di berbagai node. Hal ini memastikan pembacaan cepat dan pemulihan yang mudah, serta mempertahankan throughput bahkan saat terjadi kegagalan. Namun, replikasi meningkatkan biaya penyimpanan – tiga replika berarti kebutuhan penyimpanan Anda meningkat tiga kali lipat.

Pengkodean penghapusan merupakan alternatif yang lebih hemat penyimpanan. Skema ini membagi data menjadi fragmen-fragmen, menambahkan fragmen paritas untuk redundansi. Misalnya, skema 10:4 (10 fragmen data, 4 fragmen paritas) dapat menoleransi hingga 4 kegagalan dengan hanya menggunakan 1,4 kali ruang penyimpanan asli. Komprominya adalah latensi dan penggunaan CPU yang lebih tinggi selama proses baca dan tulis, yang dapat memengaruhi kinerja untuk I/O kecil atau acak.

Untuk data pelatihan panas dan titik pemeriksaan yang sering diakses, replikasi biasanya merupakan pilihan yang lebih baik. Pengodean penghapusan berfungsi dengan baik untuk titik pemeriksaan yang diarsipkan atau kumpulan data historis, di mana penghematan biaya lebih besar daripada kebutuhan untuk kinerja puncak.

Di luar redundansi, failover otomatis dan penyembuhan diri sendiri sangatlah penting. Sistem berkas terdistribusi harus mendeteksi kegagalan dan memicu replikasi ulang atau rekonstruksi kode penghapusan secara otomatis. Terapkan logika coba lagi untuk menangani masalah sementara tanpa mengganggu pelatihan. Tetapkan ambang batas dan batas waktu pemulihan untuk mengelola kegagalan umum tanpa intervensi manual.

Frekuensi pemeriksaan juga memainkan peran kunci. Seringnya checkpoint memperlambat pelatihan karena menghabiskan bandwidth dan CPU, sementara jarangnya checkpoint berisiko kehilangan waktu berjam-jam setelah kegagalan. Titik awal yang baik adalah setiap 15–60 menit, disesuaikan berdasarkan durasi checkpoint, dampak throughput, dan tujuan pemulihan yang dapat diterima.

Teknik seperti checkpointing inkremental atau sharding, dikombinasikan dengan penyimpanan hierarkis (penyimpanan cepat lokal, sistem berkas terdistribusi, dan penyimpanan jangka panjang), meminimalkan dampak kinerja sekaligus melindungi dari kegagalan. Uji skenario kegagalan dengan sengaja menonaktifkan node untuk memastikan sistem mempertahankan tingkat layanan dan alat orkestrasi merespons dengan benar.

Bagi tim yang berbasis di AS, pilihan infrastruktur seringkali menyeimbangkan biaya, kinerja, dan ketersediaan di seluruh wilayah. Penyedia seperti Serverion, yang menawarkan server GPU AI beserta penyimpanan berkinerja tinggi, menyederhanakan penerapan dengan menempatkan komputasi dan penyimpanan secara bersama-sama. Hal ini mengurangi latensi dan biaya egress sekaligus menyediakan layanan terkelola untuk sistem berkas terdistribusi. Layanan bundling seperti registrasi domain, SSL, dan server terkelola juga dapat menyederhanakan operasi, sehingga tim dapat lebih fokus pada pelatihan daripada manajemen infrastruktur.

sbb-itb-59e1987

Integrasi dengan Kerangka Kerja Pelatihan AI

Berdasarkan kemajuan dalam performa dan toleransi kesalahan, langkah selanjutnya adalah integrasi dengan kerangka kerja pelatihan AI. Ini melibatkan memastikan set data, titik pemeriksaan, dan log Anda terhubung dengan lancar dengan alat seperti PyTorch, TensorFlow, atau JAX. Tujuannya? Menjaga GPU tetap berjalan pada kapasitas maksimum.

Memasang Sistem Berkas Terdistribusi

Langkah pertama untuk integrasi adalah memasang sistem berkas terdistribusi Anda sebagai direktori standar. Baik Anda menggunakan klaster tradisional maupun pengaturan berbasis kontainer (seperti Kubernetes dengan driver CSI), titik pemasangan harus dikonfigurasi agar semua node berbagi jalur yang sama (misalnya, /mnt/ai-data). Penyempurnaan opsi pemasangan – seperti buffer baca-depan, penjadwal I/O, dan pengaturan caching – sangatlah penting. Misalnya, optimasi baca-depan yang agresif bekerja dengan baik untuk pembacaan batch gambar berurutan, sementara caching metadata lebih cocok untuk akses acak ke banyak berkas kecil.

Di Kubernetes, Anda dapat menyederhanakan proses ini dengan membuat kelas penyimpanan yang didukung oleh sistem berkas Anda (misalnya, CephFS atau Lustre). Volume dan klaim persisten memungkinkan pod pelatihan mengakses penyimpanan bersama tanpa jalur hardcoding. Gunakan BacaTulisBanyak mode akses untuk memungkinkan operasi baca dan tulis simultan di beberapa pod – penting untuk pelatihan terdistribusi.

Sistem berkas yang dikelola cloud seperti Amazon FSx for Lustre, Azure NetApp Files, dan Google Filestore menyederhanakan pengaturan dengan menawarkan pemasangan prakonfigurasi yang terintegrasi langsung dengan alat orkestrasi. Namun, layanan ini seringkali berbiaya lebih tinggi. Bagi tim yang berbasis di AS, ada baiknya membandingkan harga per terabyte dan jaminan throughput dengan solusi yang dikelola sendiri, terutama untuk proyek jangka panjang di mana biaya penyimpanan dapat membengkak.

Sebagai alternatif, penyedia hosting yang berfokus pada AI seperti Serverion menawarkan server GPU yang dipasangkan dengan penyimpanan berkinerja tinggi. Pengaturan ini sering kali mencakup pemasangan prakonfigurasi di seluruh node khusus, meminimalkan kompleksitas operasional dan memastikan koneksi latensi rendah antara komputasi dan penyimpanan. Menyimpan server GPU dan penyimpanan di pusat data yang sama menghindari biaya transfer data lintas wilayah dan masalah latensi, yang dapat memperlambat pelatihan. Bagi organisasi yang berbasis di AS, memilih penyedia dengan pusat data dekat dengan operasi Anda juga dapat menyederhanakan kepatuhan terhadap persyaratan residensi data.

Portabilitas merupakan faktor penting lainnya. Hindari jalur berkas hard-coding dalam skrip pelatihan. Sebagai gantinya, gunakan variabel lingkungan atau berkas konfigurasi untuk menentukan akar set data, direktori titik pemeriksaan, dan jalur log. Pendekatan ini memudahkan migrasi beban kerja antar klaster lokal, berbagai wilayah cloud AS, atau bahkan pusat data internasional tanpa perlu memodifikasi kode. Mengabstraksi detail penyimpanan di balik pustaka internal atau lapisan data dapat semakin meningkatkan fleksibilitas, memungkinkan Anda untuk beralih sistem berkas atau penyedia dengan gangguan minimal.

Mengonfigurasi Pemuat Data dan Pipa Input

Setelah sistem berkas Anda terpasang, langkah selanjutnya adalah mengoptimalkan pemuat data agar dapat memanfaatkan throughputnya secara maksimal. Pemuat yang dikonfigurasi dengan buruk dapat membuat GPU tidak aktif, sehingga membuang-buang sumber daya komputasi yang berharga. Di sisi lain, pemuat yang dikonfigurasi dengan baik akan memastikan Anda mendapatkan hasil maksimal dari infrastruktur Anda.

Untuk PyTorch, gunakan beberapa pekerja (biasanya 4–16 per GPU) dan aktifkan pin_memori untuk meningkatkan throughput. Setiap pekerja beroperasi dalam prosesnya sendiri, mengakses berbagai berkas secara paralel. Kustom Kumpulan data kelas dengan lazy loading – membaca file hanya saat dibutuhkan – membantu mendistribusikan tugas I/O di antara pekerja, menghindari kemacetan.

Dalam TensorFlow, tf.data API menawarkan alat yang ampuh untuk membangun jalur input yang efisien. Fitur-fitur seperti menyisipkan (untuk membaca file bersamaan), peta dengan jumlah_panggilan_paralel (untuk praproses paralel), dan prefetch (untuk tumpang tindih I/O dengan komputasi) dapat meningkatkan kinerja secara signifikan. Untuk data yang sering diakses, cache Transformasi dapat menyimpannya di memori atau SSD lokal, sehingga mengurangi pembacaan berulang. Misalnya, tim visi komputer mencapai pengurangan waktu epoch sebesar 40% dengan menyimpan dataset 500 GB di penyimpanan NVMe lokal.

Strategi sharding sangat penting untuk pelatihan terdistribusi. Pastikan setiap pekerja memproses subset data yang unik untuk menghindari pembacaan yang berulang. PyTorch Sampler Terdistribusi dan TensorFlow tf.data.eksperimental.AutoShardPolicy adalah alat yang dirancang untuk tujuan ini. Kumpulan data harus diorganisasikan ke dalam pecahan berukuran sedang (100–500 MB per berkas) dan didistribusikan secara merata di seluruh direktori untuk menyeimbangkan I/O di seluruh node penyimpanan. Misalnya, tim pemrosesan bahasa dapat menyusun data sebagai kereta/shard_00000.tfrecord, kereta/shard_00001.tfrecord, dan seterusnya, dengan masing-masing pecahan berisi ribuan rangkaian tokenisasi.

Pemantauan adalah kunci untuk menjaga efisiensi. Lacak metrik seperti throughput pelatihan (sampel atau token per detik), utilisasi GPU, dan performa I/O (bandwidth baca, IOPS, rasio cache hit). Jika utilisasi GPU turun di bawah 80% sementara latensi I/O melonjak, kemungkinan besar pipeline data Anda merupakan hambatan. Atasi hal ini dengan meningkatkan paralelisme, menyempurnakan opsi pemasangan, atau menerapkan caching on-node. Mengotomatiskan pemeriksaan ini dalam pipeline CI/CD dapat membantu memantau performa dan biaya. Dasbor sebaiknya menggunakan format AS untuk tanggal (BB/HH/TTTT), angka (dengan koma untuk ribuan), dan biaya (dalam USD) agar lebih jelas.

Titik pemeriksaan dan artefak juga harus mengalir melalui sistem berkas terdistribusi. Simpan titik pemeriksaan secara berkala (umumnya setiap 10–30 menit) dan susun dengan struktur hierarkis, menggunakan pengidentifikasi dan stempel waktu proses (misalnya, titik pemeriksaan/jalankan-12052025-143000/langkah-5000.ckpt). Menulis titik pemeriksaan terlebih dahulu ke penyimpanan lokal, lalu menyalinnya secara asinkron ke sistem berkas terdistribusi, dapat mencegah penundaan pelatihan. Kebijakan retensi sebaiknya memprioritaskan penyimpanan titik pemeriksaan terbaru di penyimpanan berkinerja tinggi, sementara yang lama diarsipkan atau dihapus untuk menghemat biaya.

Beberapa sistem berkas khusus AI, seperti 3FS, dirancang khusus untuk alur kerja pembelajaran mesin, mendukung checkpoint paralel berthroughput tinggi dan akses acak yang skalabel. Misalnya, HopsFS telah menunjukkan throughput hingga 66 kali lebih tinggi daripada HDFS untuk beban kerja dengan berkas kecil – sebuah keuntungan signifikan bagi pemuat data yang memproses banyak berkas kecil.

Untuk pengaturan hibrida, di mana data pelatihan berada dalam penyimpanan objek tetapi sistem berkas terdistribusi bertindak sebagai cache berkinerja tinggi, proses integrasinya serupa. Alat seperti JuiceFS atau CephFS dapat mengekspos penyimpanan objek sebagai dudukan POSIX, yang memungkinkan pemuat data mengaksesnya dengan lancar. Sistem berkas menangani caching dan prefetching, menerjemahkan pembacaan acak menjadi operasi penyimpanan objek yang efisien. Pengaturan ini menggabungkan efektivitas biaya dan skalabilitas penyimpanan objek dengan manfaat kinerja sistem berkas terdistribusi.

Menggunakan Solusi Hosting Khusus untuk Pelatihan AI

Sistem berkas terdistribusi bekerja paling baik bila didukung oleh infrastruktur berkinerja tinggi, dan solusi hosting khusus Dirancang untuk menjawab tantangan ini. Pengaturan ini menggabungkan perangkat keras mutakhir dengan pusat data yang berlokasi strategis, menawarkan alternatif yang tangguh untuk pelatihan AI skala besar. Sistem on-premise seringkali kesulitan menghadapi beban kerja AI, tetapi lingkungan hosting khusus memungkinkan tim untuk fokus menyempurnakan model mereka alih-alih mengurusi masalah perangkat keras.

Hosting Infrastruktur Berfokus AI

Seiring berkembangnya proyek AI, server lokal seringkali tidak mampu mengimbangi. Pada titik tersebut, tim dihadapkan pada pilihan: berinvestasi besar-besaran dalam memperluas sistem lokal atau beralih ke penyedia hosting yang secara khusus melayani kebutuhan pelatihan AI. Pilihan yang terakhir semakin menarik, karena menghilangkan biaya awal dan kerumitan operasional dalam membangun klaster berkinerja tinggi.

Server GPU AI merupakan inti dari pelatihan AI modern. Sistem ini memadukan GPU canggih dengan penyimpanan NVMe atau SSD ultra-cepat dan jaringan bandwidth tinggi, memastikan sistem berkas terdistribusi dapat memberikan throughput data yang dibutuhkan GPU. Penyedia hosting meningkatkan server ini dengan prosesor yang tangguh, memori yang besar, dan penyimpanan yang dioptimalkan untuk menangani kebutuhan I/O yang tinggi. Ketika node komputasi dan penyimpanan ditempatkan di pusat data yang sama, latensi berkurang secara signifikan dibandingkan dengan pengaturan yang dipisahkan oleh jaringan area luas.

Serverion mengkhususkan diri dalam menyediakan server GPU AI, bersama dengan server khusus dan layanan kolokasi yang dirancang khusus untuk beban kerja yang berat. Infrastruktur mereka mencakup server berkinerja tinggi yang dilengkapi prosesor terbaik, memori besar, dan penyimpanan SSD atau SAS yang cepat – sempurna untuk sistem berkas terdistribusi seperti Ceph, Lustre, atau 3FS. Bagi tim yang lebih suka menggunakan perangkat keras penyimpanan sendiri, layanan kolokasi Serverion menawarkan lingkungan profesional dengan daya, pendinginan, dan konektivitas redundan, memberi mereka kendali atas konfigurasi sistem berkas tanpa repot mengelola pusat data internal.

Server khusus Sangat berguna bagi tim yang menjalankan sistem berkas terdistribusi mereka sendiri. Misalnya, saat menerapkan Ceph atau Lustre, node penyimpanan dapat dikonfigurasi dengan koneksi bandwidth tinggi (25–100 Gbps) ke server GPU, memastikan operasi I/O paralel yang lancar. Server khusus Serverion juga menyediakan alokasi bandwidth mulai dari 10 hingga 50 TB per bulan, mendukung transfer data yang efisien di seluruh sistem terdistribusi.

Layanan kolokasi meningkatkan manfaat ini dengan memungkinkan organisasi memasang perangkat keras penyimpanan khusus di fasilitas yang aman dan dikelola secara profesional. Dengan sistem daya, pendinginan, dan keamanan fisik kelas perusahaan, kolokasi memastikan lingkungan yang stabil untuk sistem berkas terdistribusi. Paket kolokasi Serverion juga mencakup pemantauan 24/7 dan perlindungan DDoS hingga 4 Tbps, menjamin operasi berkelanjutan bahkan saat terjadi gangguan jaringan.

Keuntungan lain dari hosting khusus adalah harga bulanan yang dapat diprediksi, yang dapat lebih hemat anggaran untuk beban kerja berkelanjutan dibandingkan dengan layanan cloud. Penyedia seperti Serverion juga menangani tugas-tugas seperti pemeliharaan perangkat keras, optimasi jaringan, dan pemantauan. Dukungan ini meminimalkan waktu henti dan memungkinkan tim AI untuk berkonsentrasi pada pengembangan model. Misalnya, jika node penyimpanan gagal atau kinerja jaringan menurun, tim Serverion dapat mengatasi masalah tersebut dengan cepat, seringkali sebelum memengaruhi pelatihan yang sedang berlangsung.

Saat memilih penyedia hosting, penting untuk memastikan kompatibilitas dengan persyaratan sistem berkas terdistribusi Anda. Cari fitur-fitur seperti GPU modern yang mendukung kerangka kerja populer (misalnya, PyTorch, TensorFlow, JAX), opsi penyimpanan fleksibel termasuk NVMe lokal dan penyimpanan blok jaringan, serta konektivitas bandwidth tinggi dan latensi rendah antara node komputasi dan penyimpanan. Infrastruktur Serverion, yang mencakup penyimpanan SSD di seluruh konfigurasi VPS dan server khusus, dirancang untuk menangani tuntutan throughput tinggi dalam pelatihan AI. Server Data Besar sangat cocok untuk mengelola kumpulan data besar dan mendukung sistem berkas terdistribusi.

Untuk memulai dengan host khusus, dokumentasikan topologi klaster, kebutuhan penyimpanan, dan persyaratan bandwidth Anda. Bekerja samalah secara erat dengan penyedia untuk memastikan konfigurasi GPU dan penyimpanan yang Anda pilih memenuhi target performa di bawah beban. Menggunakan citra kontainer atau templat lingkungan dengan klien sistem berkas terdistribusi yang telah diinstal sebelumnya seperti CephFS, Lustre, atau JuiceFS dapat menyederhanakan penerapan. Menjalankan benchmark skala kecil untuk menyempurnakan pengaturan seperti prefetching dan ukuran batch juga dapat membantu menghindari masalah tak terduga di kemudian hari. Langkah-langkah ini memastikan transisi yang lancar dan meletakkan dasar bagi alur kerja pelatihan AI yang skalabel.

Manfaat Pusat Data Global

Pusat data yang ditempatkan secara strategis menawarkan lebih dari sekadar kinerja – mereka juga dapat mengoptimalkan alur kerja pelatihan AI. Ketika infrastruktur hosting berlokasi di dekat titik pertukaran internet utama, wilayah cloud, atau sumber data utama, latensi berkurang dan throughput meningkat untuk tugas pelatihan maupun inferensi. Jaringan pusat data global juga mendukung pemulihan bencana, memungkinkan kolaborasi lintas zona waktu, dan menyederhanakan skenario cloud hybrid.

Serverion mengoperasikan 37 pusat data di seluruh dunia, termasuk lokasi-lokasi penting di AS seperti New York dan Dallas. Bagi tim AI yang berbasis di AS, hub ini mengurangi latensi untuk penyerapan data dan distribusi model. Tim internasional dapat memanfaatkan replikasi set data di seluruh wilayah, memastikan akses latensi rendah di mana pun lokasinya.

Kedekatan dengan sumber data sangat penting untuk pelatihan AI skala besar. Penempatan data di pusat data terdekat meminimalkan waktu dan biaya transfer data dalam jumlah besar – yang seringkali diukur dalam terabyte atau petabyte. Untuk pengaturan cloud hibrida, di mana data mungkin berada di platform seperti AWS, Azure, atau Google Cloud, memilih penyedia hosting dengan pusat data terdekat dapat mengurangi biaya transfer dan latensi.

Konektivitas berkecepatan tinggi antar pusat data juga mendukung pelatihan multi-wilayah. Data dapat disinkronkan atau direplikasi di berbagai lokasi untuk pemulihan bencana atau penyeimbangan beban. Koneksi backbone Serverion yang tangguh dan pemantauan 24/7 memastikan sistem berkas terdistribusi tetap mudah diakses dan efisien, bahkan ketika menjangkau beberapa wilayah.

Bagi organisasi yang berbasis di AS, residensi dan kepatuhan data sangatlah penting. Hosting data di pusat data AS menyederhanakan kepatuhan terhadap peraturan yang mewajibkan informasi sensitif tetap berada di dalam batas negara. Fasilitas Serverion di New York dan Dallas menyediakan lingkungan yang aman dengan penyimpanan terenkripsi, perlindungan DDoS, dan dukungan teknis 24 jam, menjadikannya ideal untuk industri seperti layanan kesehatan, keuangan, atau pemerintahan.

Skalabilitas jaringan global merupakan manfaat utama lainnya. Seiring bertambahnya beban kerja, node GPU dan penyimpanan tambahan dapat diterapkan di wilayah dengan permintaan tinggi. Fleksibilitas ini memungkinkan tim untuk memulai dari skala kecil dan berekspansi secara geografis sesuai kebutuhan, tanpa merombak infrastruktur mereka.

Kesimpulan

Sistem berkas terdistribusi merupakan tulang punggung pelatihan AI skala besar, tetapi dampak sesungguhnya baru terasa ketika throughput dan latensi penyimpanan mampu mengimbangi kinerja GPU. Ketika I/O tidak mampu mengimbangi, akselerator yang mahal akan menganggur, yang mengakibatkan penundaan dan waktu pelatihan yang lebih lama. Agar GPU tetap berjalan pada kapasitas penuh, kinerja penyimpanan harus menjadi prioritas utama dalam alur kerja AI modern.

Penyempurnaan parameter penyimpanan adalah kunci untuk mengatasi tantangan ini. Pengaturan default seringkali tidak memadai, sehingga sangat penting untuk mengukur pekerjaan pelatihan yang sebenarnya guna mengidentifikasi hambatan – baik yang disebabkan oleh operasi baca, tulis, maupun metadata. Penyesuaian seperti mengoptimalkan ukuran blok, menyesuaikan kebijakan caching, atau meningkatkan I/O paralel dapat langsung mengatasi masalah ini. Mulailah dengan melacak metrik dasar seperti utilisasi GPU dan throughput penyimpanan, lalu evaluasi dampak setiap perubahan. Proses langkah demi langkah ini membantu menciptakan pedoman yang andal yang dapat diterapkan di berbagai model dan pengaturan klaster.

Langkah penting lainnya adalah mengorganisasikan data secara efisien untuk mengurangi overhead metadata. Data pelatihan harus disusun dalam potongan-potongan besar yang dapat dibaca secara berurutan, seperti TFRecord yang di-sharding atau berkas tar dalam format webdataset. Strategi replikasi harus memastikan bahwa shard yang sering diakses memiliki cukup salinan yang didistribusikan di seluruh node penyimpanan untuk menghindari hotspot, sekaligus tetap sesuai anggaran. Pemeriksaan integritas rutin pada dataset dan titik pemeriksaan juga penting untuk menyederhanakan alur kerja pemulihan, memungkinkan pemulihan replika yang hilang dengan cepat tanpa intervensi manual.

Bagi tim yang baru mengenal sistem berkas terdistribusi, beberapa strategi sederhana dapat meningkatkan throughput secara signifikan. Strategi ini meliputi peningkatan paralelisme pemuatan data, mengaktifkan pra-pengambilan data asinkron, dan menetapkan berkas-berkas terpisah untuk masing-masing pekerja. Menyelaraskan ukuran blok atau stripe sistem berkas dengan ukuran batch umum juga dapat mengurangi I/O yang tidak perlu. Selain itu, mengaktifkan caching sisi klien untuk beban kerja yang banyak membaca – terutama ketika sampel yang sama ditinjau ulang lintas epoch – dapat memberikan perbedaan yang signifikan. Memisahkan data “panas”, seperti set data pelatihan aktif dan titik pemeriksaan, ke penyimpanan yang didukung NVMe sambil memindahkan arsip “dingin” ke tingkatan yang lebih terjangkau dapat semakin meningkatkan kecepatan dan efisiensi biaya.

Menerapkan strategi checkpointing dan rencana failover yang solid sangat penting untuk menjaga pelatihan tetap berjalan lancar. Seimbangkan frekuensi checkpointing, penggunaan penyimpanan, dan waktu pemulihan. Misalnya, tulis checkpoint model lengkap secara berkala dan salin secara asinkron ke penyimpanan replikasi yang tahan lama untuk menghindari penundaan penulisan yang lama. Uji skenario pemulihan secara berkala – seperti simulasi kegagalan pekerjaan atau pelepasan penyimpanan – untuk memastikan model dapat dipulihkan dengan andal. Dokumentasikan prosedur ini dalam runbook agar tim Anda dapat merespons dengan cepat saat terjadi insiden nyata.

Integrasi yang mulus dengan kerangka kerja AI sama pentingnya. Konfigurasikan pemuat data di PyTorch atau TensorFlow untuk memaksimalkan fitur sistem berkas terdistribusi. Gunakan beberapa pekerja, memori yang disematkan, dan ukuran buffer prefetch yang sesuai agar GPU tetap termanfaatkan sepenuhnya. Standarisasi praktik pemasangan dan konvensi jalur agar alur kerja pelatihan, evaluasi, dan inferensi mengakses set data secara konsisten di seluruh klaster dan wilayah cloud di AS. Pencatatan metrik I/O, seperti waktu langkah dan waktu tunggu data, dalam kerangka kerja pelatihan juga dapat memberikan wawasan berharga untuk optimasi penyimpanan di masa mendatang.

Untuk melengkapi sistem berkas yang disetel dengan baik, pertimbangkan solusi hosting berkinerja tinggi yang menggabungkan penyimpanan cepat, jaringan latensi rendah, dan instans GPU yang disesuaikan dengan beban kerja Anda. Bagi tim yang berbasis di AS tanpa infrastruktur internal yang ekstensif, penyedia khusus dapat menyederhanakan penerapan dan mengurangi kompleksitas operasional. Penyedia seperti Serverion Menawarkan server GPU AI, server khusus, dan layanan kolokasi, yang mendukung sistem berkas terdistribusi seperti Ceph, Lustre, dan JuiceFS untuk pelatihan yang efisien dan pengaturan multi-wilayah yang tangguh. Saat mengevaluasi opsi hosting, fokuslah pada throughput pelatihan menyeluruh, toleransi kesalahan, dan total biaya kepemilikan.

Terakhir, lacak metrik inti seperti rata-rata utilisasi GPU, durasi epoch pelatihan, throughput penyimpanan, dan biaya per proses dalam USD untuk mengukur dampak optimasi penyimpanan Anda. Tetapkan tujuan yang jelas – seperti meningkatkan utilisasi GPU di atas persentase tertentu atau memangkas waktu pelatihan dengan faktor tertentu – dan tinjau metrik ini setelah setiap konfigurasi besar atau perubahan infrastruktur. Gunakan wawasan ini untuk merencanakan langkah Anda selanjutnya, baik itu bereksperimen dengan tata letak data baru, meningkatkan ke opsi penyimpanan yang lebih cepat, atau meningkatkan skala ke node tambahan. Proses iteratif ini memastikan pendekatan yang skalabel dan efisien untuk menerapkan sistem berkas terdistribusi untuk beban kerja AI.

Tanya Jawab Umum

Bagaimana sistem berkas terdistribusi menjaga keandalan dan menangani kesalahan selama pelatihan model AI?

Sistem berkas terdistribusi merupakan tulang punggung pelatihan model AI, memastikan keandalan data dan toleransi kesalahan, bahkan ketika menangani kumpulan data besar yang tersebar di beberapa server. Dengan mendistribusikan data ke berbagai node, sistem ini tidak hanya menyeimbangkan beban kerja tetapi juga meningkatkan kecepatan akses. Jika sebuah node offline, sistem akan mengambil data dari replika yang tersimpan di node lain, menjaga kelancaran operasional dan mencegah kehilangan data.

Untuk menjaga agar semuanya berjalan lancar, sistem ini menggunakan alat seperti replikasi data dan deteksi kesalahan untuk mengidentifikasi dan menangani masalah secara proaktif. Ini berarti proses pelatihan dapat terus berjalan tanpa gangguan, bahkan jika terjadi kendala perangkat keras atau jaringan. Dengan kombinasi skalabilitas, redundansi, dan ketahanannya, sistem berkas terdistribusi menyediakan infrastruktur kokoh yang dibutuhkan untuk menangani tugas-tugas AI berskala besar.

Bagaimana Anda dapat mengoptimalkan tata letak data dan strategi I/O untuk meningkatkan kinerja GPU dalam sistem berkas terdistribusi?

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari GPU Anda selama pelatihan model AI dalam sistem file terdistribusi, Anda perlu memprioritaskan distribusi data yang efisien dan strategi I/O yang dioptimalkan. Membagi set data besar secara merata di beberapa node membantu menjaga beban kerja yang seimbang dan menghindari kemacetan. Padukan ini dengan sistem berkas terdistribusi yang dirancang untuk throughput tinggi dan latensi rendah untuk meningkatkan kinerja secara keseluruhan.

Anda juga harus mempertimbangkan pra-pengambilan dan penyimpanan dalam cache data yang sering diakses. Ini mengurangi waktu baca dan memastikan GPU Anda tetap aktif, alih-alih menunggu data. Menggunakan format file seperti TFRecord atau Parquet, yang dirancang untuk pemrosesan paralel, dapat semakin menyederhanakan akses data. Bersama-sama, teknik-teknik ini memastikan aliran data yang lancar, mempercepat pelatihan model AI, dan membuatnya lebih andal.

Bagaimana tim AI dapat menggunakan sistem berkas terdistribusi dengan kerangka kerja seperti PyTorch dan TensorFlow untuk mengoptimalkan pelatihan model?

Sistem berkas terdistribusi sangat penting untuk penskalaan pelatihan model AI, karena menyederhanakan pengelolaan data di berbagai node. Ketika dipadukan dengan kerangka kerja seperti PyTorch atau TensorFlow, sistem ini menyediakan akses yang lancar dan efisien ke kumpulan data besar, membantu menghilangkan hambatan dan mempercepat proses pelatihan.

Dengan menyebarkan data ke beberapa server, sistem berkas terdistribusi memungkinkan tim AI untuk bekerja dengan kumpulan data yang sangat besar tanpa membebani satu mesin pun. Selain itu, fitur-fitur seperti toleransi kesalahan Memastikan proses pelatihan tetap lancar meskipun node mengalami kegagalan. Kombinasi keandalan dan kinerja ini menjadikan sistem berkas terdistribusi sangat penting untuk mengatasi tantangan proyek AI skala besar.

Artikel Blog Terkait