Doğru veri, doğru yer, doğru zaman

Yapay zeka, verimli veri sistemleri oluşturmanın kitabını baştan yazıyor.

İşletmelerin üçte ikisi üretken yapay zekanın depolanan veri hacmini artıracağını düşünüyor. Ancak bunların yalnızca üçte biri altyapılarının "üretken yapay zeka için tamamen optimize edildiğini" söylüyor. Yapay zeka iş yüklerini ve bunların gerektirdiği giderek artan verileri destekleyebilecek veri merkezi mimarileri tasarlamak kritik öneme sahiptir.

Eğitilen her model, analiz edilen her video ve iyileştirilen her simülasyon depolanması ve yeniden kullanılması gereken bir veri dalgası üretir. Mimari ve iş modelleri veri oluşturma hızına ayak uydurabilir mi? Katmanlama sayesinde cevap evet.

Veri katmanlaması yapay zeka performansını ve ölçeğini nasıl optimize eder?

Veri katmanlaması bilgilerin doğru zamanda doğru yerde olmasını sağlar. Altyapının sürekli manuel ayarlama yapmadan performans, ölçek ve maliyeti dengeleme şeklidir.

• Gerçek zamanlı erişim katmanları, bellek ve flaşın sıklıkla desteklediği aktif, okuma ağırlıklı patlamaları yönetir.
• Sık erişim katmanları karma etkinliklere hizmet eder ve sabit disk depolama kümeleri bunları büyük ölçekte verimli bir şekilde sürdürür.
• Büyük kapasiteli katmanlar büyük veri kümelerini korur, böylece bunlar yeniden kullanım ve analiz için kullanılabilir kalırken yüksek kapasiteli sabit diskler bunları terabayt başına en düşük maliyet ve optimum performans için sabitler.

Katmanlama hiyerarşiyle ilgili değil uyumla ilgilidir. Her katman farklı bir rol üstlenir ve birlikte sistemin daha hızlı, daha verimli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir olmasını sağlarlar.

Yapay zeka destekli uygulamalar tarafından oluşturulan veriler düz bir yol izlemez, gerçek değerini ortaya çıkarmak için yakalanır, işlenir, eğitilir, iyileştirilir ve yeniden eğitilir. Bu süreçte veriler birden fazla katmandan geçer. Katmanlama, sonsuz veri akışını bir avantaja dönüştürür: Verilerinizin daha büyük bir kısmının atıl durumda değil, üretken kalmasını sağlar. Değerli sonuçların kaybolmasını engeller. Ekipler verileri politika yerleştirme, yaşam döngüsü etiketleri ve telemetri ile kodlar. Amaç: Çalışma setini işleme yakın, derin seti düşük maliyetli, dayanıklı ve ihtiyaç duyulduğunda hazır hâlde tutmak.

Katmanlı depolama yapay zeka eğitimini nasıl hızlı ve verimli hâle getirir?

GPU'lar verimli olmak için meşgul kalabilecek kadar hızlı bir şekilde büyük miktarda veriyle beslenmelidir. Modern sabit disk sistemleri milisaniye ölçeğinde tepki verir. Bu, yapay zekanın eğitimini ve çıkarımını devam ettirecek kadar hızlıdır. Bellek ve flaş önbelleği yönetirken sabit diskler derinliği sağlar. İşte bu yüzden bulut verilerinin yaklaşık %85'i hâlâ sabit disklerde bulunuyor¹: Ölçeklendirme için yüksek miktarda uygun fiyatlı kapasiteye gerekir.

Katmanlama, petabaytlarca çıktının yüksek maliyetli altyapıyı zorlamasını veya bir sonraki modeli eğitmeden önce ortadan kaybolmasını önler. Yeniden kullanımı pratik hâle getirir: Aynı veritabanı bugün eğitime, yarın ince ayarlara ve gelecekte yönetişim denetimlerine katkı sağlayabilir. Kapasite planlaması bir kısıt değil, kaldıraç hâline geliyor.

Verimlilik yeni performanstır

Katmanlama, işletmelerin mevcut altyapılarını en iyi şekilde kullanmalarına yardımcı olur. Aşırı tedariki önler, boşta güç tüketimini azaltır ve varlık ömrünü uzatır. Sistem düzeyinde sabit disk tabanlı katmanlar güçlü bir toplam sahip olma maliyeti avantajı sağlar.

Daha yüksek alan yoğunlukları (veri açısından yoğun uygulamalar için üretilen diskler) mil başına daha fazla terabayt, güç ve soğutma gerektiren daha az raf ve terabayt başına daha düşük enerji tüketimi anlamına gelir. Sonuç, hızdan veya dayanıklılıktan ödün vermeden daha yüksek verimliliktir.

Katmanlı depolama enerji kullanımını nasıl azaltır ve sürdürülebilir yapay zekayı nasıl destekler?

Büyük ölçekte verimlilik çoğu zaman sürdürülebilirlik gerektirir. Seyrek erişilen verilerin enerji açısından verimli, yüksek kapasiteli katmanlara taşınması, operasyonel emisyonları azaltır.

Yakın zamanlardaki sistem düzeyindeki modellemeler bunu destekliyor: Sabit disk rafları, aynı kapasitedeki SSD raflarına kıyasla yaklaşık dört kat daha az güç tüketiyor ve yaklaşık 10 kat daha az karbon salıyor.²

Diskleri yenilemek ve yeniden kurmak veya nadir toprak elementlerini tedarik zincirine yeniden dağıtmak gibi dairesel uygulamalar gömülü karbonu azaltır ve faydalı ömrü uzatır.

Daha az disk, daha uzun kullanım ömrü ve daha az atık kademeli depolamanın³ mümkün kıldığı bazı somut kazanımlardır.

İşletmeler nasıl başarılı olur?

Yapay zekanın veri ayak izi giderek genişleyecek. İşletmelerin öne çıkmasının yolu katmanlar ile hızın ihtiyaç duyulan, ölçeğin talep edilen yerde, sürdürülebilirliğin ise baştan sona sağlanmasıdır.

Büyük ölçekte performansı, uygun fiyatı ve verimliliği aynı anda sağlayan sabit diskler bu dengenin omurgasını oluşturmaya devam ediyor.

Katmanlama büyük ölçekte böyle avantaj sağlar. Doğru veriyi doğru zamanda doğru yerde tutar.

Yapay zekanın potansiyeline ulaşması için veriler ve bu verileri destekleyen depolama gerekir.

Dipnotlar

1. Seagate tarafından birden fazla endüstri analisti raporunun analizi.
2. HotCarbon 2024, "Depolama Emisyonları Üzerine Bir Araştırma Çağrısı."
3. 2024 Mali Yılı: 1,8 milyondan fazla disk hizmete geri döndü (Seagate Dairesellik); 2023 Mali Yılı: 1,19 milyon disk hizmete geri sokuldu (Seagate Planet sayfası, "Dairesellik").