Yapay zeka veri depolamasında büyüyen bir zorluk
Yapay zeka, farklı sektörlerde çığır açarak sağlık teşhislerinden finansal modellemeye, otonom araçlardan büyük ölçekli otomasyona kadar her alanda devrim yaratıyor. Ancak yapay zeka sistemleri daha karmaşık hâle geldikçe, veri depolamaya yönelik talepler de katlanarak büyüyüp ölçeklenebilirlik, verimlilik ve maliyet konularında zorluklara neden oldu.
Makine öğrenimi veri kümeleri artık petabaytlarca depolama alanına ihtiyaç duyuyor. Bazı işletmeler, gelişen yapay zek modellerine ayak uydurmak için eksabayt ölçeğinde veri kümelerini yönetiyor. Model eğitimini ve çıkarımını desteklemek için bu büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde depolanması, alınması ve işlenmesi gerekir. Yapay zekanın arkasındaki depolama altyapısı artık sadece bir BT sorunu olmaktan çıktı, yapay zeka inovasyonunun temel bir etkinleştiricisi hâline geldi.
Yapay zeka bilişimindeki gelişmelere rağmen geleneksel depolama mimarileri, veriye aç GPU'ları beslemek için gereken ölçekte karmaşık ve pahalı hâle geldi ve yapay zekanın benimsenmesini yavaşlatan sınırlamalar getirdi. Bunun üç nedeni vardır:
İlk olarak, SSD tabanlı mimariler yüksek hızlı performans sunarken yüksek edinme maliyetleri, yapay zeka eğitim iş yüklerinin büyük ölçekli depolama ihtiyaçları için elverişsiz olmasını sağlar. Büyük veri kümelerini yalnızca SSD'lerde tutmak, çoğu işletme için mali açıdan sürdürülebilir değildir.
İkinci olarak, SAS/SATA sabit disk sistemleri, birçok işletme uygulaması için güvenilir ve uygun maliyetli depolama sağlamaya devam ederken, yapay zeka iş yükleri depolama altyapısına benzersiz talepler getirir. SAS/SATA arayüzleri özel silikon, ana veri yolu adaptörleri (HBA'lar) ve orijinal olarak yapay zeka iş yüklerinin yüksek iş hacmi ve düşük gecikme ihtiyaçları için tasarlanmamış olan kontrol birimi mimarilerine dayanır. Yapay zekanın benimsenmesi ölçeklendikçe bu faktörler karmaşıklığa ve ek gecikmeye neden olarak yapay zeka modellerinin devasa veri kümelerine hızlı bir şekilde erişmesini zorlaştırabilir.
Son olarak, bulut tabanlı depolamaya bağlı yapay zeka iş yükleri genellikle yüksek WAN veri aktarım maliyetleri, ani gecikme süreleri ve öngörülemeyen alma süreleriyle karşılaşır. Bu verimsizlikler, yapay zeka modellerinin yanıt verme hızını sınırlar ve donanımın uzak veriler için beklemesini işlerken işletme giderlerini artırır.
Dolayısıyla yapay zeka ölçeklendirilmeye devam ettikçe mevcut depolama mimarilerini tamamlayan ve yapay zeka eğitimini ve çıkarımını ödün vermeden desteklemek için kapasite, maliyet ve hızı dengeleyen yeni bir yaklaşıma ihtiyaç duyulmaktadır.
Yeni bir yaklaşım: Yapay zeka iş yükleri için NVMe sabit diskleri
Seagate, NVMe teknolojisini yüksek kapasiteli sabit disklere getirerek dönüşümsel bir çözüme öncülük ediyor. Seagate, sabit disk bağlantısı için geleceğin standart protokolü olarak NVMe’yi geliştirmiş ve böylece yapay zeka veri ardışık düzenlerini optimize etmek için tasarlanmış bir alternatif sunarak depolama darboğazlarını azaltırken sabit disklerin uygun fiyatını ve yoğunluk avantajlarını korumuştur.
SAS/SATA tabanlı sabit disklerin aksine NVMe sabit diskleri; HBA'lara, protokol köprülerine ve ek SAS altyapısına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak yapay zeka depolamasını daha akıcı hâle getirir. Bu diskler, yüksek yoğunluklu sabit disk depolamasını yüksek hızlı SSD önbelleğe alma özelliğiyle birleşik NVMe mimarisinde entegre ederek yapay zeka iş yüklerinin sorunsuz bir şekilde ölçeklenmesini sağlar.
Bu değişim önemli avantajlar sağlayacaktır. İlk olarak NVMe sabit diskleri, işlemciyle arayüz için donanım adaptörlerini ortadan kaldırarak ve yapay zeka depolama dağıtımını basitleştirerek kuruluşların özel kontrol birimleri olmadan büyük ölçekli yapay zeka depolama ortamları oluşturmasını sağlar. İkinci olarak tek bir NVMe sürücüsü ve işletim sistemi yığını sayesinde bu diskler ayrı yazılım katmanlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırarak sabit disklerin ve SSD'lerin birlikte verimli bir şekilde çalışmasını sağlar.
En kritik avantajlardan biri, CPU darboğazlarını atlayarak DPU'lar üzerinden doğrudan GPU'dan depolamaya veri erişimidir. Geleneksel depolama mimarileri, verileri CPU ile çalışan işlem hatları üzerinden yönlendirerek gecikme sorunlarına neden olur. NVMe sabit diskleri bu verimsizliği ortadan kaldırarak yapay zeka modellerinin büyük veri kümelerini önemli ölçüde azaltılmış gecikmelerle almasını ve işlemesini sağlayabilir.
Ayrıca Yapılar üzerinden NVMe (NVMe-oF), NVMe sabit disklerinin dağıtılmış yapay zeka depolama mimarilerine entegre olmasını sağlayarak yüksek performans veri merkezi ağlarında sorunsuz ölçeklendirme sağlar. Bu özellik, özellikle yapay zeka iş akışları için esnek, birleştirilebilir depolama çözümlerine ihtiyaç duyan işletmeler için tasarlanmıştır.
Kuruluşlar, SSD'lerin yanında NVMe sabit disklerini kullanarak performansı korurken maliyetleri optimize edebilir, SSD'leri etkin veri kümeleri için ayırabilir ve uzun vadeli yapay zeka eğitim verilerini saklama için sabit diskleri kullanabilir.
Geleceği kanıtlamak: Seagate'in NVMe sabit disk konsept kanıtı
Seagate, NVMe sabit disklerinin potansiyel gerçek dünyadaki etkisini göstermek için NVMe sabit diskleri, NVMe SSD'leri, NVIDIA BlueField DPU'ları ve AIStore yazılımını entegre ederek yüksek verimli bir yapay zeka depolama ekosistemini sergileyen bir kavram kanıtı (POC) gerçekleştirdi.
Bu POC, NVMe sabit disklerinin yapay zeka iş akışlarındaki temel avantajlarını vurgulayarak, büyük ölçekli yapay zeka depolama ortamlarında önemli bir etkiye sahip olabileceklerini kanıtladı:
- Mühendisler, NVMe sabit diskleri ve DPU’lar aracılığıyla doğrudan GPU’dan depolamaya iletişimin, yapay zeka veri iş akışlarında depolamayla ilgili gecikmenin azaltılmasına yardımcı olduğunu gösterdi.
- Eski SAS/SATA ek yükü ortadan kaldırılarak sistem mimarisi basitleştirildi ve depolama verimliliği artırıldı.
- AIStore dinamik olarak optimize edilmiş önbelleğe alma ve katmanlama, depolama birleştirmesini ve eksabayt seviyelerine ölçeklenebilirliği basitleştirirken model eğitim performansını artırır.
- NVMe-oF entegrasyonu, sorunsuz ölçeklendirmeyi mümkün kılarak çok kabinli yapay zeka depolama kümelerinin birleştirilebilirliğini kanıtladı.
Seagate, bu POC ile NVMe sabit disklerinin dünyanın en zorlu yapay zeka iş yüklerini tamamen flash mimarilere ihtiyaç duymadan nasıl destekleyebileceğini gösteriyor.
Gerçek dünya etkisi: Yapay zeka depolama iş başında
Seagate, gerçek dünyadaki yapay zeka iş yüklerinde NVMe sabit disklerini doğrulamak için akıllı fabrikalarında yapay zeka modellerini dağıtma konusundaki on yıllık deneyiminden yararlanıyor.
Seagate'in kuantum anten üretim tesislerinde yapay zekaya dayalı hata algılama, model eğitimi ve sürekli iyileştirme için yüksek hızlı görüntü alma ve hızlı alıma dayanır. Seagate, yapay zeka özellikli üretim ortamlarından edindiği bilgileri uygulayarak NVMe sabit disklerinin hem gerçek zamanlı işlemeyi hem de uzun süreli saklamayı destekleyen ölçeklenebilir, uygun maliyetli depolama sağlayarak bu işlemi nasıl sağlayacağını araştırıyor:
- Kayıplı veri sıkıştırması olmadan yüksek tanımlı görüntüleri depolamak için devasa kapasite.
- Yapay zeka eğitim veri kümelerinin verimli ve uzun süreli depolanması.
- Yapay zeka modelinin yeniden eğitimi ve sürekli iyileştirmeler için sorunsuz erişim.
Seagate, NVMe sabit disklerinin bir depolama mimarisine entegrasyonunu keşfederek, yeni teknolojinin yapay zeka depolama maliyetlerini nasıl düşüreceğini ve yapay zeka hata algılaması için gerçek zamanlı yanıt verme özelliğini nasıl sağlayacağını gösteriyor. Verimlilik kazanımları arasında daha hızlı yapay zekaya dayalı analiz, daha fazla doğruluk ve daha düşük altyapı maliyetleri bulunur.
Üretimin ötesinde NVMe sabit disklerinin otonom araçlar, sağlık için görüntüleme, finansal analizler ve hiper ölçekli bulut yapay zeka platformlarında uygulamaları vardır.
Sürdürülebilirlik ve maliyet tasarrufları: NVMe sabit disk avantajları
Yapay zeka altyapısının çok büyük miktarlarda güç tüketmesi, sürdürülebilirliği büyüyen bir sorun hâline getiriyor. Seagate'in NVMe sabit diskleriyle yaptığı çalışma, SSD ağırlıklı mimarilere uygun maliyetli ve enerji açısından verimli bir alternatif sunuyor.
SSD'lerle karşılaştırıldığında NVMe sabit diskleri şunları sunar:
- Terabayt başına 10 kat daha verimli gömülü karbon, çevresel etkiyi önemli ölçüde azaltır.
- Terabayt başına 4 kat daha verimli çalışma güç tüketimi, yapay zeka veri merkezi enerji maliyetlerini düşürür.
- Terabayt başına önemli ölçüde daha düşük maliyet, uygun ölçekte yapay zeka depolama toplam sahip olma maliyetini azaltır.
Yapay zeka altyapısı genişledikçe sürdürülebilir depolama, hem maliyeti hem de çevresel etkiyi azaltmada kritik bir faktör hâline gelecektir. Seagate'in geliştirme yol haritası, kuruluşların uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşırken yapay zeka depolamasını ölçeklendirmesine yardımcı olmak amacıyla NVMe sabit disk verimliliğinde sürekli ilerlemeler içeriyor.
Yapay zeka depolamasının geleceği için bir yol haritası
Seagate, endüstri trendlerine ve hiper ölçekli ve bulut ortamlarının ihtiyaçlarına uygun olan, yapay zeka özellikli yeni nesil depolama altyapısını mümkün kılacak yenilikler geliştiriyor.
Yol haritası şunları içerir:
- Daha da yüksek kapasiteli NVMe sabit diskleri geliştirmek için Mozaic platformunu ölçeklendirme (artık 36 TB diskler satıyor).
- Yapay zeka iş yüklerinin hibrit ortamlarda sorunsuz bir şekilde ölçeklendirilmesini sağlayan NVMe-oF desteği.
- Referans mimariler oluşturarak, yapay zeka geliştiricilerinin optimize edilmiş depolama çözümlerini kolaylıkla dağıtabilmesini sağlar.
Seagate, NVMe sabit disklerinin yeni nesil yapay zeka depolama çözümleriyle nasıl uyum sağlayabileceğini keşfetmek için müşteriler ve iş ortaklarıyla birlikte çalışarak işletmelerin yapay zeka depolama taleplerini uygun maliyetle ve verimli bir şekilde karşılayabilmesini sağlıyor.
Seagate'in yapay zeka depolamasının geleceğine olan bağlılığı
Yapay zeka, endüstrileri dönüştürüyor ancak birçok kuruluş veri yönetiminin karmaşıklığı ve artan depolama maliyetleriyle uğraşıyor. Ölçeklenebilir, verimli depolama; yapay zeka inovasyonunun ilerlemesini sağlamak için çok önemlidir.
Seagate'in NVMe sabit diskleri üzerindeki çalışması, NVMe bağlantısının sabit disklerle ilgili maliyet ve yoğunluk avantajlarını korurken depolama dağıtımının karmaşıklığını nasıl azaltabileceğini gösteriyor.
Seagate, POC'sinde AIStore entegrasyonunu, NVMe-oF ölçeklenebilirliğini ve GPU için optimize edilmiş depolama yollarını etkinleştirerek yapay zeka altyapısında yeniliğin bir sonraki dalgasına öncülük ediyor.
Yapay zeka sektörleri yeniden şekillendirirken Seagate, artan veri depolama talebini karşılamak için yapay zeka depolama altyapısı nasıl ölçeklendirileceğini yeniden tanımlıyor.
