Una sfida crescente nella memorizzazione dei dati con IA
L'intelligenza artificiale sta promuovendo innovazioni in tutti i settori, rivoluzionando tutto, dalla diagnostica sanitaria e la modellazione finanziaria ai veicoli autonomi e all'automazione su larga scala. Tuttavia, con l'aumentare della sofisticazione dei sistemi di IA, le esigenze di memorizzazione dei dati sono aumentate in modo esponenziale, creando sfide in termini di scalabilità, efficienza e costi.
I set di dati per il machine learning ora richiedono petabyte di spazio di memorizzazione, con alcune aziende che gestiscono set di dati su scala exabyte per stare al passo con i modelli di IA in continua evoluzione. Questi enormi set di dati devono essere memorizzati, recuperati ed elaborati in modo efficiente per supportare l'addestramento e l'inferenza dei modelli. L'infrastruttura di memorizzazione alla base dell'IA non è più solo una preoccupazione dell'IT, è diventata un fattore chiave per l'innovazione dell'IA stessa.
Nonostante i progressi nell'elaborazione con IA, le architetture di memorizzazione tradizionali sono diventate complesse e costose per la scalabilità richiesta per alimentare le GPU che necessitano di dati, introducendo limitazioni che rallentano l'adozione dell'IA. I motivi sono tre:
In primo luogo, sebbene le architetture basate su unità SSD offrano prestazioni elevate, i loro elevati costi di acquisizione le rendono poco pratiche per le esigenze di memorizzazione su vasta scala dei carichi di lavoro di formazione con IA. Conservare grandi set di dati esclusivamente su unità SSD è finanziariamente insostenibile per la maggior parte delle aziende.
In secondo luogo, mentre i sistemi unità disco SAS/SATA continuano a fornire soluzioni di memorizzazione affidabili e convenienti per molte applicazioni aziendali, i carichi di lavoro di IA impongono requisiti specifici per l'infrastruttura di memorizzazione. Le interfacce SAS/SATA si basano su schede HBA (Host Bus Adapter) di silicio e architetture di scheda di controllo proprietarie che non erano originariamente progettate per le esigenze di velocità di throughput elevate e bassa latenza dei carichi di lavoro di IA. Con la scalabilità dell'adozione dell'IA, questi fattori possono introdurre complessità e latenza aggiuntive, rendendo più difficile per i modelli di IA l'accesso rapido a set di dati di grandi dimensioni.
Infine, i carichi di lavoro di IA che dipendono dalla memorizzazione basata su cloud spesso presentano costi di trasferimento dei dati WAN elevati, picchi di latenza e tempi di recupero imprevedibili. Queste inefficienze limitano la reattività dei modelli di IA e aumentano i costi operativi mentre l'hardware di elaborazione attende i dati remoti.
Di conseguenza, man mano che l'IA continua a crescere, è necessario un nuovo approccio, che integri le architetture di memorizzazione esistenti, bilanciando capacità, costi e velocità per supportare l'addestramento e l'inferenza dell'IA senza compromessi.
Un nuovo approccio: le unità disco NVMe per i carichi di lavoro di IA
Seagate sta promuovendo una soluzione di trasformazione, introducendo la tecnologia NVMe nelle unità disco ad alta capacità. Sviluppando NVMe come protocollo standard futuro per la connettività delle unità disco, Seagate offre un'alternativa progettata per ottimizzare le pipeline di dati IA, riducendo i colli di bottiglia della memorizzazione e mantenendo i vantaggi in termini di convenienza e densità delle unità disco.
A differenza delle unità disco basate su interfaccia SAS/SATA, le unità disco NVMe eliminano la necessità di utilizzare schede HBA, bridge protocollo e infrastrutture SAS aggiuntive, semplificando la memorizzazione con IA. Queste unità consentono ai carichi di lavoro di IA di scalare facilmente, integrando sistemi di memorizzazione ad alta densità con unità disco ad alta velocità con caching SSD in un'architettura NVMe unificata.
Questo cambiamento offrirebbe vantaggi significativi. Innanzitutto, eliminando gli adattatori hardware per interfacciarsi con il processore, le unità disco NVMe semplificano la distribuzione dei sistemi di memorizzazione con IA, consentendo alle organizzazioni di creare ambienti di memorizzazione con IA su larga scala senza schede di controllo specializzate. In secondo luogo, con un singolo driver NVMe e uno stack del sistema operativo, queste soluzioni garantiscono che le unità disco e le unità SSD funzionino insieme in modo efficiente, eliminando la necessità di livelli software separati.
Uno dei vantaggi più importanti è l'accesso diretto ai dati da GPU a soluzione di memorizzazione tramite le unità DPU, che consente di aggirare i colli di bottiglia della CPU. Le architetture di memorizzazione tradizionali instradano i dati attraverso pipeline basate sulla CPU, creando problemi di latenza. Le unità disco NVMe sono in grado di eliminare questa inefficienza, consentendo ai modelli di IA di acquisire ed elaborare enormi set di dati con ritardi significativamente ridotti.
Inoltre, la tecnologia NVMe over Fabrics (NVMe-oF) consente alle unità disco NVMe di integrarsi in architetture di memorizzazione con IA distribuita, garantendo una scalabilità senza problemi all'interno di reti di data center con prestazioni elevate. Questa funzione è particolarmente utile per le aziende che hanno bisogno di soluzioni di memorizzazione componibili per i flussi di lavoro di IA.
Utilizzando le unità disco NVMe insieme alle unità SSD, le organizzazioni saranno in grado di ottimizzare i costi mantenendo le prestazioni, riservando le unità SSD ai set di dati attivi e utilizzando le unità disco per la conservazione dei dati di addestramento dell'IA a lungo termine.
Dimostrazione del futuro: la prova di concetto unità disco NVMe di Seagate
Per dimostrare il potenziale impatto delle unità disco NVMe nel mondo reale, Seagate ha condotto una prova di concetto (POC) integrando unità disco NVMe, unità SSD NVMe, DPU NVIDIA BlueField e software AIStore, per dimostrare un ecosistema di memorizzazione IA ad alta efficienza.
La POC ha evidenziato i vantaggi principali delle unità disco NVMe nei flussi di lavoro di IA, dimostrando che possono avere un impatto significativo in ambienti di memorizzazione con IA su larga scala:
- gli ingegneri hanno dimostrato che la comunicazione diretta tra GPU e sistema di memorizzazione tramite unità disco NVMe e DPU ha contribuito a ridurre la latenza relativa alla memorizzazione nei flussi di lavoro dei dati IA.
- Sono stati eliminati i sovraccarichi delle unità SAS/SATA precedenti, semplificando l'architettura del sistema e migliorando l'efficienza dei sistemi di memorizzazione.
- AIStore ha ottimizzato dinamicamente caching e tiering, migliorando le prestazioni dell'addestramento dei modelli e semplificando l'aggregazione e la scalabilità del sistema di memorizzazione a livelli di exabyte.
- L'integrazione di NVMe-oF ha consentito una scalabilità senza problemi, dimostrando la componibilità dei cluster di memorizzazione IA multi-rack.
Attraverso questa POC, Seagate sta dimostrando come le unità disco NVMe saranno in grado di supportare i carichi di lavoro di IA più esigenti del mondo senza richiedere architetture con solo memoria Flash.
Impatto nel mondo reale: i sistemi di memorizzazione con IA in azione
Seagate sta sfruttando l'esperienza decennale nell'implementazione di modelli di IA nelle sue fabbriche smart per convalidare le unità disco NVMe in carichi di lavoro di IA reali.
Negli stabilimenti di produzione di antenne quantistiche di Seagate, il rilevamento dei difetti basato sull'intelligenza artificiale si affida all'acquisizione e al recupero rapido delle immagini ad alta velocità per l'addestramento dei modelli e il miglioramento continuo. Applicando le conoscenze dei propri ambienti di produzione con intelligenza artificiale, Seagate sta esplorando il modo in cui le unità disco NVMe consentirebbero questo processo fornendo un sistema di memorizzazione scalabile e conveniente che supporta sia l'elaborazione in tempo reale che la conservazione a lungo termine:
- Enorme capacità per la memorizzazione di immagini ad alta definizione senza perdita di compressione dei dati.
- Memorizzazione efficiente a lungo termine dei set di dati di addestramento dell'IA.
- Accesso trasparente per la riqualificazione dei modelli di IA e il miglioramento continuo.
Esplorando l'integrazione delle unità disco NVMe in un'architettura di memorizzazione, Seagate mostra come la nuova tecnologia ridurrebbe i costi di memorizzazione con IA, garantendo al contempo reattività in tempo reale per il rilevamento dei difetti dell'IA. I vantaggi in termini di efficienza includono analisi più veloci basate sull'IA, maggiore precisione e costi di infrastruttura inferiori.
Oltre alla produzione, le unità disco NVMe trovano applicazione in veicoli autonomi, imaging sanitario, analisi finanziaria e piattaforme di IA cloud in grande scala.
Sostenibilità e risparmi sui costi: vantaggi delle unità disco NVMe
L'infrastruttura IA consuma enormi quantità di energia, rendendo la sostenibilità una preoccupazione crescente. La collaborazione di Seagate con le unità disco NVMe esplora un'alternativa economica ed efficiente in termini di consumo energetico alle architetture che utilizzano unità SSD.
Rispetto alle unità SSD, le unità disco NVMe offrono:
- Efficienza 10 volte maggiore riguardo al carbonio per terabyte, con conseguente riduzione significativa dell'impatto ambientale.
- Consumo energetico in condizioni operative 4 volte maggiore per terabyte, con conseguente riduzione dei costi energetici dei data center con IA.
- Costo per terabyte significativamente inferiore, con conseguente riduzione del costo totale di proprietà dei sistemi di memorizzazione con IA su larga scala.
Con l'espansione dell'infrastruttura IA, la memorizzazione sostenibile diventerà un fattore critico per ridurre sia i costi che l'impatto ambientale. Il piano di sviluppo di Seagate include continui miglioramenti nell'efficienza delle unità disco NVMe, con l'obiettivo di aiutare le organizzazioni a scalare i sistemi di memorizzazione con IA, raggiungendo al contempo gli obiettivi di sostenibilità a lungo termine.
Una roadmap per il futuro della memorizzazione con IA
Seagate sta sviluppando innovazioni che saranno alla base della prossima generazione di infrastruttura di memorizzazione pronta per l'IA, in linea con le tendenze del settore e le esigenze degli ambienti cloud e in grande scala.
La roadmap include:
- Possibilità di scalare la piattaforma Mozaic (ora sono disponibili le unità da 36 TB) per sviluppare unità disco NVMe con capacità ancora più elevate.
- Supporto avanzato della tecnologia NVMe-oF, che consente di scalare facilmente i carichi di lavoro di IA in ambienti ibridi.
- Creazione di architetture di riferimento, per garantire agli sviluppatori di IA di distribuire facilmente soluzioni di memorizzazione ottimizzate.
Seagate sta collaborando con clienti e partner per scoprire in che modo le unità disco NVMe possono integrarsi nelle soluzioni di memorizzazione IA di prossima generazione, garantendo che le aziende possano soddisfare le esigenze di memorizzazione con IA in modo economico ed efficiente.
L'impegno di Seagate per il futuro dei sistemi di memorizzazione con IA
L'intelligenza artificiale sta trasformando i settori, ma molte organizzazioni devono affrontare la complessità della gestione dei dati e l'aumento dei costi di memorizzazione. Una memorizzazione scalabile ed efficiente è essenziale per portare avanti l'innovazione dell'IA.
Il lavoro di Seagate sulle unità disco NVMe sta dimostrando come la connettività NVMe possa ridurre la complessità della distribuzione dei sistemi di memorizzazione, mantenendo i vantaggi in termini di costi e densità delle unità disco.
Grazie all'integrazione di AIStore, alla scalabilità NVMe-oF e ai percorsi di memorizzazione ottimizzati per GPU nella propria POC, Seagate sta guidando la prossima ondata di innovazione delle infrastrutture di IA.
Mentre l'IA ridefinisce i settori, Seagate sta ridefinendo il modo in cui scalare l'infrastruttura di memorizzazione con IA per soddisfare la crescente domanda di memorizzazione dei dati.
