AI ਸਿਰਫ਼ ਚਮਕਦਾਰ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਬੋਲਣ ਵਾਲੇ ਸਹਾਇਕ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਸਭ ਦੇ ਪਿੱਛੇ, ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਪਹਾੜ - ਕਈ ਵਾਰ ਸਮੁੰਦਰ - ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ, ਉਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ? ਇਹੀ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੜਬੜ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਰਹੇ ਹੋ, AI ਲਈ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੰਟਰੋਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਸੋਚਦੇ। ਆਓ ਆਪਾਂ ਦੇਖੀਏ ਕਿ ਸਟੋਰੇਜ ਇੰਨੀ ਵੱਡੀ ਕਿਉਂ ਹੈ, ਮੇਜ਼ 'ਤੇ ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪ ਹਨ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਲਾਗਤ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੜੇ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਅਤੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ: ਨਵੀਨਤਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਏਆਈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਆਧੁਨਿਕ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ।.
🔗 ਨਕਲੀ ਤਰਲ ਬੁੱਧੀ: ਏਆਈ ਅਤੇ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਵਿਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ AI ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਕਾਢਾਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ।.
🔗 AI ਟੂਲਸ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੇਖਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤੀਆਂ।.
🔗 ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ AI ਟੂਲ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰੋ
ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਟੂਲ।.
ਤਾਂ... ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਕੀ ਚੰਗਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ? ✅
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ "ਹੋਰ ਟੈਰਾਬਾਈਟ" ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸਲ AI-ਅਨੁਕੂਲ ਸਟੋਰੇਜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌੜਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਕਲੋਡ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਤੇਜ਼
ਕੁਝ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਨਿਸ਼ਾਨੀਆਂ:
-
ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ : ਆਪਣੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ GBs ਤੋਂ PBs ਤੱਕ ਛਾਲ ਮਾਰਨਾ।
-
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ : ਉੱਚ ਲੇਟੈਂਸੀ GPU ਨੂੰ ਭੁੱਖਾ ਕਰ ਦੇਵੇਗੀ; ਉਹ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਫ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
-
ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ : ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ, ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ, ਸੰਸਕਰਣ - ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗ ਟੁੱਟਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲੋਕ ਵੀ ਟੁੱਟਦੇ ਹਨ।
-
ਲਾਗਤ-ਕੁਸ਼ਲਤਾ : ਸਹੀ ਪੱਧਰ, ਸਹੀ ਸਮਾਂ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਬਿੱਲ ਟੈਕਸ ਆਡਿਟ ਵਾਂਗ ਛੁਪ ਕੇ ਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
-
ਗਣਨਾ ਲਈ ਨੇੜਤਾ : ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ GPUs/TPUs ਜਾਂ ਘੜੀ ਡਾਟਾ ਡਿਲੀਵਰੀ ਚੋਕ ਦੇ ਕੋਲ ਰੱਖੋ।
ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਲਾਅਨ ਮੋਵਰ ਬਾਲਣ 'ਤੇ ਫੇਰਾਰੀ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ - ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਚਲਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦੇਰ ਲਈ ਨਹੀਂ।.
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: AI ਲਈ ਆਮ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿਕਲਪ
| ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਕਿਸਮ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫਿੱਟ | ਬਾਲਪਾਰਕ ਦੀ ਲਾਗਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਜਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ) |
|---|---|---|---|
| ਕਲਾਉਡ ਵਸਤੂ ਸਟੋਰੇਜ | ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਅਤੇ ਦਰਮਿਆਨੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨ | $$ (ਵੇਰੀਏਬਲ) | ਲਚਕਦਾਰ, ਟਿਕਾਊ, ਡੇਟਾ ਝੀਲਾਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ; ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਦੀਆਂ ਫੀਸਾਂ + ਬੇਨਤੀ ਹਿੱਟਾਂ ਤੋਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹੋ। |
| ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ NAS | ਆਈਟੀ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ | $$$$ | ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ ਲੇਟੈਂਸੀ, ਪੂਰਾ ਨਿਯੰਤਰਣ; ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਖਰਚਾ + ਚੱਲ ਰਹੇ ਓਪਸ ਖਰਚੇ।. |
| ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਕਲਾਉਡ | ਪਾਲਣਾ-ਭਾਰੀ ਸੈੱਟਅੱਪ | $$$ | ਸਥਾਨਕ ਗਤੀ ਨੂੰ ਲਚਕੀਲੇ ਬੱਦਲ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ; ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਸਿਰ ਦਰਦ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।. |
| ਆਲ-ਫਲੈਸ਼ ਐਰੇ | ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ-ਜਨੂੰਨੀ ਖੋਜਕਰਤਾ | $$$$$ | ਹਾਸੋਹੀਣੀ ਤੇਜ਼ IOPS/ਥਰੂਪੁੱਟ; ਪਰ TCO ਕੋਈ ਮਜ਼ਾਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।. |
| ਵੰਡੇ ਗਏ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ | ਏਆਈ ਡਿਵੈਲਪਰ / ਐਚਪੀਸੀ ਕਲੱਸਟਰ | $$–$$$ | ਗੰਭੀਰ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ I/O (ਲਸਟਰ, ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਸਕੇਲ); ਓਪਸ ਬੋਝ ਅਸਲੀ ਹੈ।. |
ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਕਿਉਂ ਵੱਧ ਰਹੀਆਂ ਹਨ 🚀
ਏਆਈ ਸਿਰਫ਼ ਸੈਲਫ਼ੀਆਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਕਰਨਾ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਭੁੱਖਾ ਹੈ।.
-
ਸਿਖਲਾਈ ਸੈੱਟ : ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਦਾ ILSVRC ਇਕੱਲਾ ~1.2M ਲੇਬਲ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪੈਕ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਪੋਰਾ ਇਸ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਅੱਗੇ ਜਾਂਦਾ ਹੈ [1]।
-
ਵਰਜਨਿੰਗ : ਹਰ ਟਵੀਕ - ਲੇਬਲ, ਸਪਲਿਟਸ, ਐਡਮੈਂਟੇਸ਼ਨ - ਇੱਕ ਹੋਰ "ਸੱਚ" ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
-
ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇਨਪੁਟਸ : ਲਾਈਵ ਵਿਜ਼ਨ, ਟੈਲੀਮੈਟਰੀ, ਸੈਂਸਰ ਫੀਡ... ਇਹ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਫਾਇਰਹੋਜ਼ ਹੈ।
-
ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਫਾਰਮੈਟ : ਟੈਕਸਟ, ਵੀਡੀਓ, ਆਡੀਓ, ਲੌਗ - ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ SQL ਟੇਬਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਰੀ।
ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬੁਫੇ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਿਠਾਈ ਲਈ ਵਾਪਸ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।.
ਕਲਾਉਡ ਬਨਾਮ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸਿਸ: ਕਦੇ ਨਾ ਖਤਮ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਬਹਿਸ 🌩️🏢
ਕਲਾਉਡ ਲੁਭਾਉਣ ਵਾਲਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ: ਲਗਭਗ-ਅਨੰਤ, ਗਲੋਬਲ, ਜਿਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡਾ ਇਨਵੌਇਸ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲਣ ਦੇ ਖਰਚੇ - ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਤੁਹਾਡੀ "ਸਸਤੀ" ਸਟੋਰੇਜ ਲਾਗਤ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ ਕੰਪਿਊਟ ਖਰਚ [2] 'ਤੇ ਆ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਆਨ-ਪ੍ਰੇਮ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਪਾਵਰ, ਕੂਲਿੰਗ, ਅਤੇ ਰੈਕਾਂ ਨੂੰ ਬੇਬੀਸਿਟ ਕਰਨ ਲਈ ਮਨੁੱਖਾਂ ਲਈ ਵੀ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ।.
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਟੀਮਾਂ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੈਟਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ: ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਸੈੱਟਅੱਪ। ਗਰਮ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਉੱਚ-ਥਰੂਪੁੱਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ GPUs ਦੇ ਨੇੜੇ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਨੂੰ ਕਲਾਉਡ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਲੇਖਬੱਧ ਕਰੋ।
ਸਟੋਰੇਜ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਜੋ ਚੋਰੀ-ਛਿਪੇ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ 💸
ਸਮਰੱਥਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਤ੍ਹਾ ਦੀ ਪਰਤ ਹੈ। ਲੁਕਵੇਂ ਖਰਚੇ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
-
ਡੇਟਾ ਮੂਵਮੈਂਟ : ਇੰਟਰ-ਰੀਜਨ ਕਾਪੀਆਂ, ਕਰਾਸ-ਕਲਾਊਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਯੂਜ਼ਰ ਦਾ ਨਿਕਾਸ ਵੀ [2]।
-
ਰਿਡੰਡੈਂਸੀ : 3-2-1 (ਤਿੰਨ ਕਾਪੀਆਂ, ਦੋ ਮੀਡੀਆ, ਇੱਕ ਆਫ-ਸਾਈਟ) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਜਗ੍ਹਾ ਖਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਦਿਨ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ [3]।
-
ਪਾਵਰ ਅਤੇ ਕੂਲਿੰਗ : ਜੇਕਰ ਇਹ ਤੁਹਾਡਾ ਰੈਕ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਗਰਮੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।
-
ਲੇਟੈਂਸੀ ਟ੍ਰੇਡ-ਆਫ : ਸਸਤੇ ਪੱਧਰਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਲੇਸ਼ੀਅਰ ਰੀਸਟੋਰ ਸਪੀਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: ਸ਼ਾਂਤ ਸੌਦਾ ਤੋੜਨ ਵਾਲੇ 🔒
ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬਾਈਟ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਯੂਕੇ ਜੀਡੀਪੀਆਰ , ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਯੂਕੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਭੇਜਣ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਰੂਟਾਂ (ਐਸਸੀਸੀ, ਆਈਡੀਟੀਏ, ਜਾਂ ਢੁਕਵੇਂ ਨਿਯਮ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਨੁਵਾਦ: ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਭੂਗੋਲ ਨੂੰ "ਜਾਣਨਾ" ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ [5]।
ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ ਤੋਂ ਹੀ ਸਮਝਣ ਵਾਲੀਆਂ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ:
-
ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ - ਆਰਾਮ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨਾ ਦੋਵੇਂ।
-
ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਪਹੁੰਚ + ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ।
-
ਅਟੱਲਤਾ ਜਾਂ ਵਸਤੂ ਤਾਲੇ ਵਰਗੀਆਂ ਸੁਰੱਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਓ
ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ: ਲੇਟੈਂਸੀ ਚੁੱਪ ਕਾਤਲ ਹੈ ⚡
GPUs ਨੂੰ ਉਡੀਕ ਕਰਨਾ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਦੇਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਮਹਿਮਾਮਈ ਹੀਟਰ ਹਨ। NVIDIA GPUDirect ਸਟੋਰੇਜ CPU ਵਿੱਚੋਲੇ ਨੂੰ ਕੱਟ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, NVMe ਤੋਂ GPU ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਡੇਟਾ ਸ਼ਟਲ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਜੋ ਵੱਡੇ-ਬੈਚ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ [4]।
ਆਮ ਸੁਧਾਰ:
-
ਗਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਸ਼ਾਰਡਾਂ ਲਈ NVMe ਆਲ-ਫਲੈਸ਼।.
-
ਕਈ-ਨੋਡ ਥਰੂਪੁੱਟ ਲਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ (ਲਸਟਰ, ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਸਕੇਲ)।.
-
GPU ਨੂੰ ਸੁਸਤ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸ਼ਾਰਡਿੰਗ + ਪ੍ਰੀਫੈਚ ਨਾਲ ਅਸਿੰਕ ਲੋਡਰ।.
ਏਆਈ ਸਟੋਰੇਜ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਕਦਮ 🛠️
-
ਟੀਅਰਿੰਗ : NVMe/SSD 'ਤੇ ਗਰਮ ਸ਼ਾਰਡਸ; ਪੁਰਾਣੇ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਠੰਡੇ ਟੀਅਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੁਰਾਲੇਖਬੱਧ ਕਰੋ।
-
ਡੈੱਡਅੱਪ + ਡੈਲਟਾ : ਬੇਸਲਾਈਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਟੋਰ ਕਰੋ, ਸਿਰਫ਼ ਡਿਫ + ਮੈਨੀਫੈਸਟ ਰੱਖੋ।
-
ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੇ ਨਿਯਮ : ਪੁਰਾਣੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਆਟੋ-ਟੀਅਰ ਅਤੇ ਐਕਸਪਾਇਰ ਕਰੋ [2]।
-
3-2-1 ਲਚਕਤਾ : ਹਮੇਸ਼ਾ ਕਈ ਕਾਪੀਆਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਕੇ ਰੱਖੋ [3]।
-
ਇੰਸਟ੍ਰੂਮੈਂਟੇਸ਼ਨ : ਟ੍ਰੈਕ ਥਰੂਪੁੱਟ, p95/p99 ਲੇਟੈਂਸੀ, ਫੇਲ੍ਹ ਰੀਡ, ਵਰਕਲੋਡ ਦੁਆਰਾ ਨਿਕਾਸ।
ਇੱਕ ਤੇਜ਼ (ਬਣਾਇਆ ਪਰ ਆਮ) ਕੇਸ 📚
ਇੱਕ ਵਿਜ਼ਨ ਟੀਮ ਕਲਾਉਡ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ~20 TB ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਕਲੋਨਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਗੁਬਾਰਾ - ਸਟੋਰੇਜ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਐਗ੍ਰੇਸ ਟ੍ਰੈਫਿਕ । ਉਹ ਗਰਮ ਸ਼ਾਰਡਸ ਨੂੰ GPU ਕਲੱਸਟਰ ਦੇ ਨੇੜੇ NVMe ਵਿੱਚ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੈਨੋਨੀਕਲ ਕਾਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ (ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ), ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਉਹਨਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਪਿੰਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ: GPU ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਬਿੱਲ ਪਤਲੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਫਾਈ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਲਿਫਾਫੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਸਮਰੱਥਾ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ 🧮
ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਫਾਰਮੂਲਾ:
ਸਮਰੱਥਾ ≈ (ਕੱਚਾ ਡੇਟਾਸੈੱਟ) × (ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਕਾਰਕ) + (ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਡ / ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਡੇਟਾ) + (ਚੈੱਕਪੁਆਇੰਟ + ਲੌਗ) + (ਸੁਰੱਖਿਆ ਹਾਸ਼ੀਆ ~15–30%)
ਫਿਰ ਸੈਨਿਟੀ ਇਸਨੂੰ ਥਰੂਪੁੱਟ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਜਾਂਚੋ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਤੀ-ਨੋਡ ਲੋਡਰਾਂ ਨੂੰ ~2–4 GB/s ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਗਰਮ ਮਾਰਗਾਂ ਲਈ NVMe ਜਾਂ ਪੈਰਲਲ FS ਦੇਖ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਆਬਜੈਕਟ ਸਟੋਰੇਜ ਹੈ।.
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਸਪੇਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ 📊
ਜਦੋਂ ਲੋਕ AI ਸਟੋਰੇਜ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ , ਤਾਂ ਉਹ ਟੈਰਾਬਾਈਟ ਜਾਂ ਪੇਟਾਬਾਈਟ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਅਸਲ ਚਾਲ ਸੰਤੁਲਨ ਹੈ: ਲਾਗਤ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ, ਲਚਕਤਾ ਬਨਾਮ ਪਾਲਣਾ, ਨਵੀਨਤਾ ਬਨਾਮ ਸਥਿਰਤਾ। AI ਡੇਟਾ ਜਲਦੀ ਹੀ ਸੁੰਗੜ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਦਲਦਲ ਵਿੱਚ ਡੁੱਬਣ ਤੋਂ ਬਚਦੀਆਂ ਹਨ - ਅਤੇ ਉਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵੀ ਖਤਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਵਾਲੇ
[1] ਰੂਸਾਕੋਵਸਕੀ ਅਤੇ ਹੋਰ। ਇਮੇਜਨੈੱਟ ਲਾਰਜ ਸਕੇਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਚੈਲੇਂਜ (IJCV) — ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀ। ਲਿੰਕ
[2] AWS — ਐਮਾਜ਼ਾਨ S3 ਕੀਮਤ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ (ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ, ਨਿਕਾਸ, ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਪੱਧਰ)। ਲਿੰਕ
[3] CISA — 3-2-1 ਬੈਕਅੱਪ ਨਿਯਮ ਸਲਾਹਕਾਰ। ਲਿੰਕ
[4] NVIDIA ਡੌਕਸ — GPUDirect ਸਟੋਰੇਜ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ। ਲਿੰਕ
[5] ICO — ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਡੇਟਾ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ 'ਤੇ UK GDPR ਨਿਯਮ। ਲਿੰਕ