Yapay zeka, sadece gösterişli modeller veya insanları taklit eden konuşan asistanlar değildir. Tüm bunların arkasında dağ gibi, hatta bazen okyanus gibi bir veri yığını vardır. Ve dürüst olmak gerekirse, bu verileri depolamak mı? İşler genellikle tam da burada karışır. İster görüntü tanıma hatlarından ister dev dil modellerini eğitmekten bahsediyor olun, yapay zekanın veri depolama gereksinimleri , iyice düşünmezseniz hızla kontrolden çıkabilir. Depolamanın neden bu kadar zorlu olduğunu, hangi seçeneklerin mevcut olduğunu ve maliyet, hız ve ölçeklendirmeyi tükenmeden nasıl dengeleyebileceğinizi inceleyelim.
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Veri bilimi ve yapay zeka: İnovasyonun geleceği
Yapay zeka ve veri biliminin modern inovasyonu nasıl yönlendirdiğini araştırıyoruz.
🔗 Yapay sıvı zekası: Yapay zekanın ve merkezi olmayan verilerin geleceği
Merkezi olmayan yapay zeka verilerine ve ortaya çıkan yeniliklere bir bakış.
🔗 Yapay zeka araçları için dikkat etmeniz gereken veri yönetimi
Yapay zeka veri depolama ve verimliliğini artırmaya yönelik temel stratejiler.
🔗 Veri analistleri için en iyi yapay zeka araçları: Analiz karar verme sürecini geliştirin
Veri analizini ve karar vermeyi artıran en iyi yapay zeka araçları.
Peki... Yapay Zeka Veri Depolamayı İyi Kılan Nedir? ✅
, hem eğitim çalışmaları hem de çıkarım iş yükleri için kullanılabilir, güvenilir ve yeterince hızlı olmakla ilgilidir
Dikkat edilmesi gereken birkaç özellik:
-
Ölçeklenebilirlik : Mimarinizi yeniden yazmadan GB'lerden PB'lere geçiş.
-
Performans : Yüksek gecikme GPU'ları aç bırakacaktır; darboğazları affetmezler.
-
Yedeklilik : Anlık görüntüler, çoğaltma, sürüm oluşturma - çünkü deneyler bozulur ve insanlar da bozulur.
-
Maliyet etkinliği : Doğru kademe, doğru an; aksi takdirde fatura vergi denetimi gibi gizlice gelir.
-
Hesaplamaya yakınlık : Depolamayı GPU'ların/TPU'ların yanına koyun veya veri iletimindeki tıkanıklığı izleyin.
Aksi takdirde, bu bir Ferrari'yi çim biçme makinesi yakıtıyla çalıştırmaya benzer; teknik olarak hareket eder, ancak uzun sürmez.
Karşılaştırma Tablosu: Yapay Zeka için Yaygın Depolama Seçenekleri
| Depolama Türü | En İyi Uyum | Maliyet Tahmini | Neden İşe Yarıyor (veya Yaramıyor) |
|---|---|---|---|
| Bulut Nesne Depolama | Yeni kurulan şirketler ve orta ölçekli işletmeler | $$ (değişken) | Esnek, dayanıklı, veri gölleri için mükemmel; çıkış ücretlerine + istek isabetlerine dikkat edin. |
| Şirket İçi NAS | BT ekiplerine sahip daha büyük kuruluşlar | $$$$ | Öngörülebilir gecikme, tam kontrol; ön yatırım harcamaları + devam eden operasyon maliyetleri. |
| Hibrit Bulut | Uyumluluk açısından yoğun kurulumlar | $$$ | Yerel hızı elastik bulutla birleştirir; orkestrasyon baş ağrısına neden olur. |
| Tüm Flash Dizileri | Performans takıntılı araştırmacılar | $$$$$ | Gülünç derecede hızlı IOPS/verim; ancak TCO şaka değil. |
| Dağıtılmış Dosya Sistemleri | Yapay zeka geliştiricileri / HPC kümeleri | $$–$$$ | Ciddi ölçekte paralel G/Ç (Lustre, Spectrum Scale); işletme yükü gerçektir. |
Yapay Zeka Verilerine Olan İhtiyaç Neden Artıyor 🚀
Yapay zeka sadece selfie biriktirmiyor. Oburca doymuyor.
-
Eğitim setleri : ImageNet'in ILSVRC'si tek başına yaklaşık 1,2 milyon etiketli görüntü paketler ve alan-özel korpuslar bundan çok daha öteye gider [1].
-
Versiyonlama : Her değişiklik - etiketler, bölmeler, artırmalar - başka bir "gerçek" yaratır.
-
Akış girişleri : Canlı görüntü, telemetri, sensör beslemeleri... sürekli bir yangın hortumu.
-
Yapılandırılmamış formatlar : Metin, video, ses, günlükler - düzenli SQL tablolarından çok daha hacimlidir.
Açık büfede her şey açık ve model her zaman tatlı için geri geliyor.
Bulut ve Şirket İçi: Bitmeyen Tartışma 🌩️🏢
Bulut cazip görünüyor: neredeyse sonsuz, küresel, kullandıkça öde. Ta ki faturanızda çıkış ücretleri ve aniden "ucuz" depolama maliyetleriniz hesaplama harcamalarıyla rekabet edene kadar [2].
Öte yandan, şirket içi çözüm kontrol ve sağlam bir performans sağlar, ancak aynı zamanda donanım, güç, soğutma ve raflara bakacak insanlara da para ödersiniz.
Çoğu ekip, karmaşık bir orta yol olan hibrit kurulumlara yerleşir. Sıcak, hassas ve yüksek verimli verileri GPU'lara yakın tutun ve geri kalanını bulut katmanlarında arşivleyin.
Gizlice Artan Depolama Maliyetleri 💸
Kapasite sadece yüzeysel bir katmandır. Gizli maliyetler birikir:
-
Veri hareketi : Bölgeler arası kopyalar, bulutlar arası transferler, hatta kullanıcı çıkışı [2].
-
Tekrarlama : 3-2-1'i (üç kopya, iki medya, bir dış mekan) takip etmek yerden tasarruf sağlar ancak günü kurtarır [3].
-
Güç ve soğutma : Eğer sorun rafınızdaysa, sorun ısınma sorunudur.
-
Gecikme dezavantajları : Daha ucuz katmanlar genellikle çok düşük geri yükleme hızları anlamına gelir.
Güvenlik ve Uyumluluk: Sessiz Anlaşma Bozanlar 🔒
Düzenlemeler, baytların nerede bulunacağını tam anlamıyla belirleyebilir. Birleşik Krallık GDPR'si , kişisel verilerin Birleşik Krallık dışına taşınması yasal aktarım yolları (SCC'ler, IDTA'lar veya yeterlilik kuralları) gerektirir. Yani, depolama tasarımınızın coğrafyayı "bilmesi" gerekir [5].
İlk günden itibaren pişirmeye başlamanız gereken temel bilgiler:
-
Şifreleme - hem dinlenme hem de seyahat.
-
En düşük ayrıcalıklı erişim + denetim izleri.
-
Değiştirilemezlik veya nesne kilitleri gibi korumaları silin
Performans Darboğazları: Gecikme Sessiz Katildir ⚡
GPU'lar beklemeyi sevmez. Depolamada gecikmeler varsa, bu, aşırı ısınmaya neden olur. NVIDIA GPUDirect Storage , CPU aracısını ortadan kaldırarak verileri doğrudan NVMe'den GPU belleğine aktarır; bu da tam olarak büyük toplu eğitimin istediği şeydir [4].
Yaygın düzeltmeler:
-
Sıcak eğitim parçaları için NVMe all-flash.
-
Çok düğümlü işlem hacmi için paralel dosya sistemleri (Lustre, Spectrum Scale).
-
GPU'ların boşta kalmasını önlemek için parçalama ve ön yükleme özelliğine sahip asenkron yükleyiciler.
Yapay Zeka Depolama Yönetimi İçin Pratik Adımlar 🛠️
-
Katmanlama : NVMe/SSD üzerindeki sıcak parçalar; eski kümeleri nesne veya soğuk katmanlara arşivleyin.
-
Dedup + delta : Temel verileri bir kez depola, yalnızca diff'leri ve bildirimleri sakla.
-
Yaşam döngüsü kuralları : Eski çıktıları otomatik olarak katmanlandırın ve süresi dolsun [2].
-
3-2-1 dayanıklılığı : Her zaman farklı ortamlarda birden fazla kopya bulundurun ve birini izole edin [3].
-
Enstrümantasyon : Parça verimi, p95/p99 gecikmeleri, başarısız okumalar, iş yüküne göre çıkış.
Hızlı (Uydurma ama Tipik) Bir Vaka 📚
Bir vizyon ekibi, yaklaşık 20 TB'lık bulut nesne depolamasıyla işe başlar. Daha sonra, deneyler için bölgeler arasında veri kümelerini klonlamaya başlarlar. Maliyetleri artar - depolamanın kendisinden değil, çıkış trafiğinden . Sıcak parçacıkları GPU kümesine yakın bir NVMe'ye kaydırırlar, nesne depolamasında (yaşam döngüsü kurallarıyla) standart bir kopya tutarlar ve yalnızca ihtiyaç duydukları örnekleri sabitlerler. Sonuç: GPU'lar daha yoğun, faturalar daha düşük ve veri hijyeni iyileşir.
Zarf Arkası Kapasite Planlaması 🧮
Tahmin için kabaca bir formül:
Kapasite ≈ (Ham Veri Seti) × (Yineleme Faktörü) + (Önceden İşlenmiş / Artırılmış Veriler) + (Kontrol Noktaları + Günlükler) + (Güvenlik Marjı ~%15–30)
Ardından, bunu işlem hacmiyle karşılaştırın. Düğüm başına yükleyicilerin yaklaşık 2–4 GB/sn sürekli hıza ihtiyacı varsa, sıcak yollar için NVMe veya paralel FS'ye bakıyorsunuz ve nesne depolamayı temel gerçeklik olarak kullanıyorsunuz.
Mesele Sadece Uzay Değil 📊
Yapay zeka depolama gereksinimleri dendiğinde akla terabaytlar veya petabaytlar gelir. Ancak asıl mesele denge: maliyet ve performans, esneklik ve uyumluluk, inovasyon ve istikrar. Yapay zeka verileri yakın gelecekte azalmayacak. Depolamayı model tasarımına erken dahil eden ekipler, veri bataklıklarında boğulmaktan kaçınır ve daha hızlı eğitim alırlar.
Referanslar
[1] Russakovsky ve diğerleri. ImageNet Büyük Ölçekli Görsel Tanıma Mücadelesi (IJCV) — veri kümesi ölçeği ve mücadelesi. Bağlantı
[2] AWS — Amazon S3 Fiyatlandırması ve maliyetleri (veri aktarımı, çıkış, yaşam döngüsü katmanları). Bağlantı
[3] CISA — 3-2-1 yedekleme kuralı uyarısı. Bağlantı
[4] NVIDIA Belgeleri — GPUDirect Depolama genel bakışı. Bağlantı
[5] ICO — Birleşik Krallık'ın uluslararası veri aktarımlarına ilişkin GDPR kuralları. Bağlantı