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自動化/人工智能

為什么存儲系統(tǒng)的性能對AI工作負載至關重要?

發(fā)布日期:2024-09-13     691 次

為什么存儲系統(tǒng)的性能對AI工作負載至關重要?


數(shù)據(jù)是各種現(xiàn)代企業(yè)的生命線,而數(shù)據(jù)存儲、訪問與管理策略對企業(yè)的生產(chǎn)力、盈利能力以及競爭力會產(chǎn)生顯著影響。隨著人工智能(AI)的興起,各行各業(yè)都在經(jīng)歷變革,企業(yè)不得不重新思考如何利用數(shù)據(jù)來加速創(chuàng)新和增長。然而,AI訓練和推理對數(shù)據(jù)管理和存儲提出了獨特的挑戰(zhàn),因為它們需要處理龐大的數(shù)據(jù),同時要求高性能、可擴展性和高可用性。


存儲系統(tǒng)的性能各異,受多種因素影響。在這篇博客文章中,我們將探討影響存儲系統(tǒng)在AI領域的表現(xiàn)的幾大因素,并重點分析所選用的基礎存儲介質將如何影響這些性能因素。


AI工作負載的關鍵屬性


AI工作負載具有數(shù)據(jù)密集和計算密集的雙重特性,這意味著它們需要高速、低延遲地處理大量數(shù)據(jù)。存儲在支持AI工作負載高效且有效地訪問、攝取、處理和存儲數(shù)據(jù)方面發(fā)揮著關鍵作用。典型AI工作負載對存儲要求產(chǎn)生影響的幾個關鍵屬性包括:

·數(shù)據(jù)多樣性:AI工作負載需要從多個來源訪問數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)格式包括結構化、非結構化和半結構化,同時這些數(shù)據(jù)位于不同的位置(如本地、云端或邊緣設備)。存儲解決方案需要確保在不同環(huán)境和平臺之間實現(xiàn)快速且可靠的數(shù)據(jù)訪問和傳輸。


·數(shù)據(jù)速度:AI工作負載需要實時或近實時地處理數(shù)據(jù)。存儲解決方案需要確保在數(shù)據(jù)攝取、處理和分析過程中,實現(xiàn)高吞吐量、低延遲,以及穩(wěn)定一致的性能。


·數(shù)據(jù)量:由于AI模型越來越復雜、準確性越來越高,GPU集群計算能力不斷增長,其存儲解決方案也需要提供靈活且可擴展的容量和性能。


·數(shù)據(jù)可靠性和可用性:AI工作負載必須確保數(shù)據(jù)的完整性、安全性以及非常高的可用性,尤其是在與大型GPU集群相連時,這些集群不能容忍數(shù)據(jù)訪問發(fā)生中斷,因此相應的要求也越高。



影響存儲系統(tǒng)性能的因素


存儲系統(tǒng)性能并非單一指標,而是多個因素的組合,取決于數(shù)據(jù)、應用程序和數(shù)據(jù)中心基礎設施的特性和要求。其中包括以下幾大重要因素:

·吞吐量:從存儲系統(tǒng)到網(wǎng)絡或主機,以及從網(wǎng)絡或主機到存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速率。提高吞吐量可以改善系統(tǒng)性能,方法是增加帶寬以及減少數(shù)據(jù)流中的擁塞和瓶頸。吞吐量通常受網(wǎng)絡寬帶或存儲介質速度的影響。

·延遲:存儲系統(tǒng)對讀寫請求的響應時間。低延遲可以改善性能,方法是減少GPU空閑時間以及提高系統(tǒng)對用戶輸入的響應能力。機械設備(如HDD)的延遲本質上要遠高于固態(tài)設備(SSD)。


·可擴展性:存儲系統(tǒng)對數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)速度和數(shù)據(jù)多樣性的適應能力。高可擴展性是確保存儲系統(tǒng)能夠隨著業(yè)務需求和目標實現(xiàn)增長和演進的關鍵。在增加系統(tǒng)能夠存儲和管理的數(shù)據(jù)量方面,面臨的嚴苛挑戰(zhàn)是維持性能擴展,同時不觸及瓶頸或存儲設備的限制。


·復原力:存儲系統(tǒng)在遭遇故障、錯誤或災難時維護數(shù)據(jù)完整性和可用性的能力。更高的可靠性可以通過降低數(shù)據(jù)損壞、丟失以及恢復的頻率和影響來提高性能。


其他存儲介質


在數(shù)據(jù)中心應用中,機械硬盤(HDD)和固態(tài)硬盤(SSD)是兩種主要的持久存儲設備。HDD是機械設備,通過旋轉的磁盤盤片(表面涂有一層磁性材料)來存儲數(shù)據(jù),而SSD通過固態(tài)閃存芯片來存儲數(shù)據(jù)。幾十年來,HDD一直都是主導的存儲設備。HDD的每位成本很低,同時具有長期斷電耐用性,但是在速度和可靠性方面不及SSD。SSD具有高吞吐量、低延遲、高可靠性,以及更密集的封裝選項等特點。


隨著技術的不斷進步和計算需求的日益增加,HDD的機械性質確實讓其在性能上無法與SDD比肩。系統(tǒng)設計可以采用以下幾種方法來提升基于HDD的存儲系統(tǒng)的有效性能,例如將熱數(shù)據(jù)和冷數(shù)據(jù)混合存放(讓熱數(shù)據(jù)從冷數(shù)據(jù)中借用性能),在多個HDD磁盤中并行共享數(shù)據(jù)(提高吞吐量但不降低延遲),在HDD中預留冗余容量(本質上是針對IO進行預置,而不是增加容量),以及為延遲異常的請求或操作添加SSD緩存層。從成本效益的角度來看,這些系統(tǒng)級解決方案的能力只能在有限的范圍內(nèi)擴展。實際應用需要怎樣的性能水平,這些解決方案就需要進行相應擴展,才能滿足性能要求。對于目前的許多AI 工作負載而言,基于HDD的系統(tǒng)在性能可擴展性和功率效率方面存在不足。


基于SSD的大容量存儲系統(tǒng)可以提供一種更為簡潔且可擴展性更強的解決方案,并且它們正在迅速發(fā)展,在許多以GPU為中心的大型數(shù)據(jù)中心中,已成為高性能AI數(shù)據(jù)湖的存儲介質。單從驅動器層面來看,SSD(基于每位成本)的成本要高于HDD。而從系統(tǒng)層面整體來看,如果考慮到以下改進,則與HDD相比,使用SSD構建的系統(tǒng)運營成本要低一些:

·更高的吞吐量

·延遲降低100倍以上

·每PB字節(jié)所需的服務器和機架數(shù)量更少

·可靠性更高,使用壽命更長

·在給定的性能水平下,能源效率更高 


未來幾年,SSD的容量有望突破120TB。隨著容量的增加以及SSD與HDD之間價格差距的縮小,對于需要高于平均性能或在大數(shù)據(jù)集上需要極低延遲的其他工作負載(比如視頻剪輯和醫(yī)療成像診斷)來說,這些SSD將是具有吸引力的替代方案。

(文章來源:Micron美光科技作者:Currie Munce,美光存儲部門高級技術顧問和戰(zhàn)略專家)


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