AI មិនមែនគ្រាន់តែជាម៉ូដែលភ្លឺភ្នែក ឬជំនួយការនិយាយដែលធ្វើត្រាប់តាមមនុស្សនោះទេ។ នៅពីក្រោយទាំងអស់នោះ មានភ្នំមួយ ជួនកាលមហាសមុទ្រ នៃទិន្នន័យ។ ហើយដោយស្មោះត្រង់ ការរក្សាទុកទិន្នន័យនោះ? នោះហើយជាកន្លែងដែលអ្វីៗតែងតែរញ៉េរញ៉ៃ។ មិនថាអ្នកកំពុងនិយាយបំពង់ការទទួលស្គាល់រូបភាព ឬការបណ្ដុះបណ្ដាលគំរូភាសាយក្សនោះទេ តម្រូវការផ្ទុកទិន្នន័យសម្រាប់ AI អាចវិលចេញពីការគ្រប់គ្រងបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ប្រសិនបើអ្នកមិនគិតវា។ ចូរយើងស្វែងយល់ថាហេតុអ្វីបានជាទំហំផ្ទុកគឺសាហាវបែបនេះ តើមានជម្រើសអ្វីខ្លះនៅលើតុ និងរបៀបដែលអ្នកអាចវាយតំលៃតម្លៃ ល្បឿន និងមាត្រដ្ឋានដោយមិនឆេះ។
អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖
🔗 វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត៖ អនាគតនៃការច្នៃប្រឌិត
ស្វែងយល់ពីរបៀបដែល AI និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជំរុញការច្នៃប្រឌិតទំនើប។
🔗 បញ្ញារាវសិប្បនិម្មិត៖ អនាគតនៃ AI និងទិន្នន័យវិមជ្ឈការ
រកមើលទិន្នន័យ AI វិមជ្ឈការ និងការច្នៃប្រឌិតដែលកំពុងលេចចេញ។
🔗 ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យសម្រាប់ឧបករណ៍ AI ដែលអ្នកគួរតែមើល
យុទ្ធសាស្ត្រសំខាន់ៗដើម្បីកែលម្អការផ្ទុកទិន្នន័យ AI និងប្រសិទ្ធភាព។
🔗 ឧបករណ៍ AI ល្អបំផុតសម្រាប់អ្នកវិភាគទិន្នន័យ៖ បង្កើនការសម្រេចចិត្តក្នុងការវិភាគ
ឧបករណ៍ AI កំពូលដែលជំរុញការវិភាគទិន្នន័យ និងការសម្រេចចិត្ត។
ដូច្នេះ… តើអ្វីធ្វើឱ្យការផ្ទុកទិន្នន័យ AI ល្អ? ✅
វាមិនមែនគ្រាន់តែជា "តេរ៉ាបៃច្រើនទៀត" ទេ។ ការផ្ទុកដែលងាយស្រួលប្រើ AI ពិតប្រាកដគឺនិយាយអំពីការប្រើប្រាស់ ដែលអាចទុកចិត្តបាន និងលឿនគ្រប់គ្រាន់ សម្រាប់ទាំងដំណើរការហ្វឹកហាត់ និងបន្ទុកការងារ។
ចំណុចសំខាន់មួយចំនួនគួរកត់សម្គាល់៖
-
លទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋាន ៖ លោតពី GBs ទៅ PBs ដោយមិនចាំបាច់សរសេរស្ថាបត្យកម្មរបស់អ្នកឡើងវិញ។
-
ការអនុវត្ត ៖ ភាពយឺតយ៉ាវខ្ពស់នឹងបង្អត់ GPUs ។ ពួកគេមិនអត់ទោសដល់ការស្ទះ
-
Redundancy ៖ រូបថត ថតចម្លង កំណែទម្រង់ - ដោយសារការពិសោធន៍ខូច ហើយមនុស្សក៏ធ្វើដែរ។
-
ប្រសិទ្ធភាពនៃការចំណាយ ៖ កម្រិតត្រឹមត្រូវ ពេលវេលាត្រឹមត្រូវ; បើមិនដូច្នេះទេ វិក័យប័ត្រនេះលួចបន្លំដូចជាសវនកម្មពន្ធ។
-
ភាពជិតក្នុងការគណនា ៖ ដាក់កន្លែងផ្ទុកនៅជាប់ GPUs/TPUs ឬមើលការបញ្ជូនទិន្នន័យ។
បើមិនដូច្នេះទេ វាដូចជាការព្យាយាមបើកឡាន Ferrari លើម៉ាស៊ីនកាត់ស្មៅ - តាមបច្ចេកទេសវាផ្លាស់ទី ប៉ុន្តែមិនយូរទេ។
តារាងប្រៀបធៀប៖ ជម្រើសផ្ទុកទូទៅសម្រាប់ AI
| ប្រភេទការផ្ទុក | សមល្អបំផុត | ទីលានបាល់ថ្លៃដើម | ហេតុអ្វីបានជាវាដំណើរការ (ឬមិនដំណើរការ) |
|---|---|---|---|
| ការផ្ទុកវត្ថុតាមពពក | ការចាប់ផ្ដើមអាជីវកម្ម និងទំហំមធ្យម | $$ (អថេរ) | អាចបត់បែនបាន ប្រើប្រាស់បានយូរ ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ទិន្នន័យបឹង; ប្រយ័ត្ន ថ្លៃ egress + ស្នើសុំ hits ។ |
| NAS នៅនឹងកន្លែង | អង្គការធំជាងជាមួយក្រុម IT | $$$$ | ភាពយឺតយ៉ាវដែលអាចព្យាករណ៍បាន ការគ្រប់គ្រងពេញលេញ; ថ្លៃដើម capex + ការចំណាយដែលកំពុងដំណើរការ។ |
| ពពកកូនកាត់ | ការអនុលោមតាម - ការដំឡើងធ្ងន់ | $$$ | រួមបញ្ចូលគ្នានូវល្បឿនក្នុងតំបន់ជាមួយនឹងពពកយឺត; Orchestration បន្ថែមការឈឺក្បាល។ |
| All-Flash Arrays | អ្នកស្រាវជ្រាវដែលជក់ចិត្ត | $$$$$ | IOPS/throughput លឿនគួរឱ្យអស់សំណើច; ប៉ុន្តែ TCO មិនមែនជារឿងកំប្លែងទេ។ |
| ប្រព័ន្ធឯកសារចែកចាយ | ចង្កោម AI devs / HPC | $$–$$$ | ប៉ារ៉ាឡែល I/O នៅមាត្រដ្ឋានធ្ងន់ធ្ងរ (Lustre, Spectrum Scale); បន្ទុក ops គឺពិត។ |
ហេតុអ្វីបានជាតម្រូវការទិន្នន័យ AI កំពុងផ្ទុះឡើង 🚀
AI មិនមែនគ្រាន់តែរក្សាទុកការថតរូប Selfie ទេ។ វាសាហាវណាស់។
-
ឈុតបណ្តុះបណ្តាល ៖ ILSVRC របស់ ImageNet តែមួយកញ្ចប់មានរូបភាពដែលមានស្លាក ~ 1.2M ហើយ domain-specific corpora ទៅហួសពីនោះ [1]។
-
កំណែ ៖ រាល់ការកែប្រែ - ស្លាក ការបំបែក ការបន្ថែម - បង្កើត "ការពិត" ផ្សេងទៀត។
-
ការបញ្ចូលការស្ទ្រីម ៖ ការមើលឃើញផ្ទាល់ តេឡេម៉ែត្រ ចំណីរបស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា… វាជាទុយោភ្លើងថេរ។
-
ទម្រង់ដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ ៖ អត្ថបទ វីដេអូ អូឌីយ៉ូ កំណត់ហេតុ - ផ្លូវធំជាងតារាង SQL ស្អាត។
វាជាអាហារប៊ូហ្វេដែលអ្នកអាចញ៉ាំបានទាំងអស់ ហើយម៉ូដែលតែងតែត្រលប់មកញ៉ាំបង្អែមវិញ។
Cloud vs On-Premises: ការជជែកដេញដោលគ្មានទីបញ្ចប់ 🌩️🏢
ពពកមើលទៅគួរឱ្យទាក់ទាញ៖ ជិតគ្មានកំណត់ សកល បង់ប្រាក់នៅពេលអ្នកទៅ។ រហូតទាល់តែវិក្កយបត្ររបស់អ្នកបង្ហាញ ការគិតថ្លៃបន្ថែម - ហើយភ្លាមៗនោះតម្លៃផ្ទុក "ថោក" របស់អ្នកត្រូវចំណាយលើការគណនាគូប្រជែង [2] ។
ម៉្យាងវិញទៀត On-prem ផ្តល់នូវការគ្រប់គ្រង និងដំណើរការរឹងមាំ ប៉ុន្តែអ្នកក៏កំពុងចំណាយលើផ្នែករឹង ថាមពល ភាពត្រជាក់ និងមនុស្សសម្រាប់ទូដាក់កៅអីទារកផងដែរ។
ក្រុមភាគច្រើនតាំងលំនៅកណ្តាលរញ៉េរញ៉ៃ៖ ការរៀបចំ កូនកាត់ រក្សាទិន្នន័យក្តៅ រសើប និងបញ្ជូនខ្ពស់នៅជិត GPUs ហើយទុកក្នុងប័ណ្ណសារដែលនៅសល់ក្នុងកម្រិតពពក។
តម្លៃស្តុកឡើងកប់ 💸
សមត្ថភាពគឺគ្រាន់តែជាស្រទាប់ផ្ទៃ។ ការចំណាយលាក់កំបាំង៖
-
ចលនាទិន្នន័យ ៖ ច្បាប់ចម្លងអន្តរតំបន់ ការផ្ទេរឆ្លងកាត់ពពក សូម្បីតែអ្នកប្រើប្រាស់ [2] ។
-
Redundancy : ធ្វើតាម 3-2-1 (បីច្បាប់ចម្លង មេឌៀពីរ មួយនៅក្រៅបណ្តាញ) ស៊ីកន្លែងទំនេរ ប៉ុន្តែរក្សាទុកថ្ងៃ [3] ។
-
ថាមពល & ភាពត្រជាក់ ៖ ប្រសិនបើវាជា rack របស់អ្នក វាជាបញ្ហាកំដៅរបស់អ្នក។
-
ការដោះដូរភាពយឺតយ៉ាវ ៖ ថ្នាក់ថោកជាងជាធម្មតាមានន័យថាល្បឿននៃការស្តារផ្ទាំងទឹកកក។
សុវត្ថិភាព និងការអនុលោមតាមច្បាប់៖ អ្នកបំបែកកិច្ចព្រមព្រៀងស្ងាត់ 🔒
បទប្បញ្ញត្តិអាចកំណត់តាមព្យញ្ជនៈកន្លែងដែលបៃរស់នៅ។ នៅក្រោម GDPR របស់ចក្រភពអង់គ្លេស ការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនចេញពីចក្រភពអង់គ្លេសតម្រូវឱ្យមានផ្លូវផ្ទេរស្របច្បាប់ (SCCs, IDTAs ឬច្បាប់គ្រប់គ្រាន់)។ ការបកប្រែ៖ ការរចនាកន្លែងផ្ទុករបស់អ្នកត្រូវ “ដឹង” ភូមិសាស្ត្រ [5]។
មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការដុតនំពីថ្ងៃទីមួយ៖
-
ការអ៊ិនគ្រីប - ទាំងការសម្រាកនិងការធ្វើដំណើរ។
-
ការចូលប្រើសិទ្ធិតិចបំផុត + ផ្លូវសវនកម្ម។
-
លុបការការពារ ដូចជាភាពមិនប្រែប្រួល ឬការចាក់សោវត្ថុ។
ឧបសគ្គនៃការអនុវត្ត៖ ភាពយឺតយ៉ាវគឺជាឃាតករស្ងាត់ ⚡
GPUs មិនចូលចិត្តការរង់ចាំទេ។ ប្រសិនបើការផ្ទុកមានភាពយឺតយ៉ាវ ពួកគេគឺជាឧបករណ៍កម្តៅដ៏រុងរឿង។ ឧបករណ៍ដូចជា NVIDIA GPUDirect Storage បានកាត់ផ្តាច់ CPU ឈ្មួញកណ្តាល ដោយបិទទិន្នន័យត្រង់ពី NVMe ទៅអង្គចងចាំ GPU - ពិតជាអ្វីដែលចង់បានការហ្វឹកហាត់ធំ [4] ។
ការជួសជុលទូទៅ៖
-
NVMe all-flash សម្រាប់ឧបករណ៍ហ្វឹកហាត់ក្តៅ។
-
ប្រព័ន្ធឯកសារប៉ារ៉ាឡែល (Lustre, Spectrum Scale) សម្រាប់ការបញ្ជូនតាមថ្នាំងជាច្រើន។
-
Async loaders ជាមួយនឹងការ sharding + prefetch ដើម្បីរក្សា GPUs ពីការទុកចោល។
ការផ្លាស់ប្តូរជាក់ស្តែងសម្រាប់ការគ្រប់គ្រងការផ្ទុក AI 🛠️
-
កម្រិត ៖ បន្ទះក្តៅនៅលើ NVMe/SSD; បណ្ណសារ stale កំណត់ទៅជាវត្ថុ ឬស្រទាប់ត្រជាក់។
-
Dedup + delta : រក្សាទុកមូលដ្ឋានទិន្នន័យម្តង រក្សាទុកតែ diffs + manifests។
-
ច្បាប់វដ្តជីវិត ៖ កម្រិតដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងផុតកំណត់ទិន្នផលចាស់ [2] ។
-
ភាពធន់ 3-2-1 ៖ តែងតែរក្សាច្បាប់ចម្លងជាច្រើន ឆ្លងកាត់ប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយផ្សេងៗគ្នា ដោយមួយដាច់ដោយឡែក [3] ។
-
ឧបករណ៍ ៖ តាមដានការបញ្ជូនបន្ត, ភាពយឺតយ៉ាវ p95/p99, ការអានដែលបរាជ័យ, កើនឡើងតាមបន្ទុកការងារ។
ករណីរហ័ស (បង្កើតឡើងប៉ុន្តែធម្មតា) 📚
ក្រុមចក្ខុវិស័យចាប់ផ្តើមជាមួយ ~20 TB នៅក្នុងកន្លែងផ្ទុកវត្ថុលើពពក។ ក្រោយមក ពួកគេចាប់ផ្តើមក្លូនសំណុំទិន្នន័យនៅទូទាំងតំបន់សម្រាប់ការពិសោធន៍។ ការចំណាយរបស់ពួកគេប៉េងប៉ោង - មិនមែនមកពីកន្លែងផ្ទុកដោយខ្លួនវានោះទេ ប៉ុន្តែបានមកពី ចរាចរណ៍ចេញចូល ។ ពួកវាផ្លាស់ប្តូរ shards ក្តៅទៅ NVMe នៅជិតចង្កោម GPU រក្សាច្បាប់ចម្លង Canonical នៅក្នុងកន្លែងផ្ទុកវត្ថុ (ជាមួយច្បាប់វដ្តជីវិត) ហើយកំណត់តែគំរូដែលពួកគេត្រូវការ។ លទ្ធផល៖ GPUs កាន់តែមមាញឹក វិក្កយបត្រកាន់តែធូរស្រាល ហើយអនាម័យទិន្នន័យមានភាពប្រសើរឡើង។
ការរៀបចំផែនការសមត្ថភាពស្រោមសំបុត្រ 🧮
រូបមន្តរសើបសម្រាប់ការប៉ាន់ស្មាន៖
សមត្ថភាព ≈ (សំណុំទិន្នន័យឆៅ) × (កត្តាចម្លង) + (ទិន្នន័យដែលបានដំណើរការមុន / បន្ថែម) + (ចំណុចត្រួតពិនិត្យ + កំណត់ហេតុ) + (រឹមសុវត្ថិភាព ~15–30%)
បន្ទាប់មកអនាម័យពិនិត្យមើលវាប្រឆាំងនឹងការហូរចូល។ ប្រសិនបើអ្នកផ្ទុកក្នុងមួយថ្នាំងត្រូវការ ~ 2-4 GB/s ទ្រទ្រង់ អ្នកកំពុងសម្លឹងមើល NVMe ឬ FS ស្របគ្នាសម្រាប់ផ្លូវក្តៅ ជាមួយនឹងការផ្ទុកវត្ថុជាការពិត។
វាមិនមែនគ្រាន់តែអំពីលំហទេ📊
នៅពេលដែលមនុស្សនិយាយថា តម្រូវការផ្ទុក AI ពួកគេបង្ហាញរូបភាព terabytes ឬ petabytes ។ ប៉ុន្តែល្បិចពិតប្រាកដគឺតុល្យភាព៖ ការចំណាយធៀបនឹងការអនុវត្ត ភាពបត់បែនធៀបនឹងការអនុលោមភាព ការច្នៃប្រឌិត និងស្ថេរភាព។ ទិន្នន័យ AI មិនទាន់រួញក្នុងពេលឆាប់ៗនេះទេ។ ក្រុមដែលបត់ទំហំផ្ទុកទៅក្នុងការរចនាគំរូមុនដំបូងជៀសវាងការលង់ទឹកក្នុងវាលភក់ទិន្នន័យ ហើយពួកគេបញ្ចប់ការបណ្តុះបណ្តាលលឿនជាងមុនផងដែរ។
ឯកសារយោង
[1] Russakovsky et al ។ ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (IJCV) — ខ្នាត និងបញ្ហាប្រឈមនៃសំណុំទិន្នន័យ។ តំណភ្ជាប់
[2] AWS — តម្លៃ Amazon S3 & ថ្លៃដើម (ការផ្ទេរទិន្នន័យ ការចេញដំណើរ លំដាប់នៃវដ្តជីវិត)។ តំណភ្ជាប់
[3] CISA — ការណែនាំអំពីច្បាប់បម្រុងទុក 3-2-1 ។ តំណភ្ជាប់
[4] NVIDIA Docs — ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការផ្ទុក GPUDirect ។ តំណភ្ជាប់
[5] ICO — ច្បាប់ GDPR របស់ចក្រភពអង់គ្លេសស្តីពីការផ្ទេរទិន្នន័យអន្តរជាតិ។ តំណភ្ជាប់