भण्डारणलाई मोडेल प्रशिक्षणमा प्रमुख बाधा बन्न नदिनुहोस्

यो भनिएको छ कि टेक्नोलोजी कम्पनीहरू या त GPU हरू खोजिरहेका छन् वा तिनीहरूलाई प्राप्त गर्ने बाटोमा छन्।अप्रिलमा, टेस्लाका सीईओ एलोन मस्कले 10,000 GPU हरू खरिद गरे र कम्पनीले NVIDIA बाट ठूलो मात्रामा GPUs किन्न जारी राख्ने बताए।इन्टरप्राइज पक्षमा, IT कर्मचारीहरूले पनि GPU हरू निरन्तर लगानीमा अधिकतम प्रतिफल प्राप्त गर्न प्रयोग गरिन्छ भनी सुनिश्चित गर्न कडा मेहनत गरिरहेका छन्।यद्यपि, केही कम्पनीहरूले GPU हरूको संख्या बढ्दै जाँदा, GPU आलस्य झन् गम्भीर हुन सक्छ।

यदि इतिहासले हामीलाई उच्च-प्रदर्शन कम्प्युटिङ (HPC) को बारेमा केहि सिकाएको छ भने, यो हो कि भण्डारण र नेटवर्किङलाई गणनामा धेरै ध्यान केन्द्रित गर्ने खर्चमा बलिदान गर्नु हुँदैन।यदि भण्डारणले कम्प्युटिङ एकाइहरूमा डेटा स्थानान्तरण गर्न सक्दैन भने, तपाईंसँग संसारमा सबैभन्दा धेरै GPU हरू भए तापनि, तपाईंले इष्टतम दक्षता हासिल गर्न सक्नुहुन्न।

स्मॉल वर्ल्ड बिग डाटाका विश्लेषक माइक म्याचेटका अनुसार, साना मोडलहरूलाई मेमोरी (RAM) मा कार्यान्वयन गर्न सकिन्छ, जसले गणनामा बढी फोकस गर्न अनुमति दिन्छ।यद्यपि, अरबौं नोडहरू भएका ChatGPT जस्ता ठूला मोडलहरू उच्च लागतको कारण मेमोरीमा भण्डारण गर्न सकिँदैन।

"तपाईं मेमोरीमा अरबौं नोडहरू फिट गर्न सक्नुहुन्न, त्यसैले भण्डारण अझ महत्त्वपूर्ण हुन्छ," म्याचेट भन्छन्।दुर्भाग्यवश, डेटा भण्डारण योजना प्रक्रिया को समयमा अक्सर बेवास्ता गरिन्छ।

सामान्य मा, प्रयोग मामला को बावजूद, मोडेल प्रशिक्षण प्रक्रिया मा चार साझा बिन्दुहरु छन्:

1. नमूना प्रशिक्षण
2. अनुमान आवेदन
3. डाटा भण्डारण
4. द्रुत कम्प्युटिङ

मोडेलहरू सिर्जना गर्दा र प्रयोग गर्दा, अधिकांश आवश्यकताहरूले द्रुत प्रमाण-अफ-संकल्पना (POC) वा परीक्षण वातावरणहरूलाई मोडेल प्रशिक्षण प्रारम्भ गर्न प्राथमिकता दिन्छ, डाटा भण्डारण आवश्यकताहरूको साथमा शीर्ष विचार दिइँदैन।

यद्यपि, चुनौती यो तथ्यमा छ कि प्रशिक्षण वा अनुमान डिप्लोइमेन्ट महिनौं वा वर्षसम्म रहन सक्छ।धेरै कम्पनीहरूले यस समयमा उनीहरूको मोडेल आकारहरू द्रुत रूपमा मापन गर्छन्, र बढ्दो मोडेलहरू र डेटासेटहरू समायोजन गर्न पूर्वाधार विस्तार गर्नुपर्छ।

लाखौं ML प्रशिक्षण वर्कलोडहरूमा Google को अनुसन्धानले प्रशिक्षण समयको औसत 30% इनपुट डेटा पाइपलाइनमा खर्च गरेको देखाउँछ।विगतको अनुसन्धानले तालिमको गति बढाउन GPU लाई अप्टिमाइज गर्ने कुरामा ध्यान केन्द्रित गरेको भए तापनि डाटा पाइपलाइनका विभिन्न भागहरूलाई अप्टिमाइज गर्नमा धेरै चुनौतीहरू अझै बाँकी छन्।जब तपाईंसँग महत्त्वपूर्ण कम्प्युटेसनल पावर हुन्छ, वास्तविक बाधा बन्छ कि तपाईंले परिणामहरू प्राप्त गर्न कम्प्युटेशनहरूमा डाटालाई कति चाँडो फिड गर्न सक्नुहुन्छ।

विशेष गरी, डाटा भण्डारण र व्यवस्थापनमा चुनौतीहरूका लागि डाटा वृद्धिको लागि योजना आवश्यक छ, तपाइँलाई निरन्तर रूपमा डेटाको मूल्य निकाल्न अनुमति दिँदै प्रगतिको रूपमा, विशेष गरी जब तपाइँ थप उन्नत प्रयोग केसहरू जस्तै गहिरो शिक्षा र न्यूरल नेटवर्कहरूमा उद्यम गर्नुहुन्छ, जसले उच्च मागहरू राख्छ। क्षमता, प्रदर्शन, र स्केलेबिलिटीको सर्तमा भण्डारण।

खासमा:

स्केलेबिलिटी
मेसिन लर्निङका लागि धेरै मात्रामा डाटा ह्यान्डल गर्न आवश्यक हुन्छ, र डाटाको मात्रा बढ्दै जाँदा मोडेलहरूको शुद्धतामा पनि सुधार हुन्छ।यसको मतलब व्यवसायहरूले हरेक दिन थप डाटा सङ्कलन र भण्डार गर्नुपर्छ।जब भण्डारण मापन गर्न सक्दैन, डाटा-गहन कार्यभारहरूले अवरोधहरू सिर्जना गर्दछ, प्रदर्शन सीमित गर्दछ र महँगो GPU निष्क्रिय समयको परिणामस्वरूप।

लचकता
बहुविध प्रोटोकलहरूको लागि लचिलो समर्थन (NFS, SMB, HTTP, FTP, HDFS, र S3 सहित) एकल प्रकारको वातावरणमा सीमित हुनुको सट्टा विभिन्न प्रणालीहरूको आवश्यकताहरू पूरा गर्न आवश्यक छ।

विलम्बता
I/O विलम्बता मोडेलहरू निर्माण गर्न र प्रयोग गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण छ किनकि डाटा धेरै पटक पढिन्छ र पुन: पढिन्छ।I/O विलम्बता घटाउँदा दिन वा महिनाहरूले मोडेलहरूको प्रशिक्षण समय छोटो पार्न सक्छ।द्रुत मोडेल विकासले प्रत्यक्ष रूपमा ठूलो व्यापारिक फाइदाहरूमा अनुवाद गर्दछ।

थ्रुपुट
भण्डारण प्रणालीहरूको थ्रुपुट कुशल मोडेल प्रशिक्षणको लागि महत्त्वपूर्ण छ।प्रशिक्षण प्रक्रियाहरूमा डेटाको ठूलो मात्रा समावेश हुन्छ, सामान्यतया टेराबाइट प्रति घण्टामा।

समानान्तर पहुँच
उच्च थ्रुपुट प्राप्त गर्न, प्रशिक्षण मोडेलहरूले गतिविधिहरूलाई धेरै समानान्तर कार्यहरूमा विभाजित गर्दछ।यसको अर्थ प्राय: मेसिन लर्निङ एल्गोरिदमहरूले एकैसाथ धेरै प्रक्रियाहरू (सम्भावित रूपमा धेरै भौतिक सर्भरहरूमा) बाट एउटै फाइलहरू पहुँच गर्छन्।भण्डारण प्रणालीले प्रदर्शनमा सम्झौता नगरी समवर्ती मागहरू ह्यान्डल गर्नुपर्छ।

कम विलम्बता, उच्च थ्रुपुट, र ठूलो मात्रामा समानान्तर I/O मा यसको उत्कृष्ट क्षमताहरूको साथ, Dell PowerScale GPU-त्वरित कम्प्युटिङको लागि एक आदर्श भण्डारण पूरक हो।PowerScale ले बहु-टेराबाइट डेटासेटहरू प्रशिक्षित र परीक्षण गर्ने विश्लेषण मोडेलहरूको लागि आवश्यक समयलाई प्रभावकारी रूपमा घटाउँछ।PowerScale सबै-फ्ल्यास भण्डारणमा, I/O बाधाहरू हटाएर ब्यान्डविथ १८ गुणाले बढ्छ, र ठूलो मात्रामा असंरचित डेटाको मूल्यलाई गति दिन र अनलक गर्न अवस्थित Isilon क्लस्टरहरूमा थप्न सकिन्छ।

यसबाहेक, PowerScale को बहु-प्रोटोकल पहुँच क्षमताहरूले वर्कलोडहरू चलाउनको लागि असीमित लचिलोपन प्रदान गर्दछ, डेटालाई एउटा प्रोटोकल प्रयोग गरेर भण्डारण गर्न र अर्को प्रयोग गरेर पहुँच गर्न अनुमति दिन्छ।विशेष रूपमा, PowerScale प्लेटफर्मको शक्तिशाली सुविधाहरू, लचिलोपन, स्केलेबिलिटी, र इन्टरप्राइज-ग्रेड कार्यक्षमताले निम्न चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न मद्दत गर्दछ:

- मोडेल प्रशिक्षण चक्र घटाउँदै, 2.7 गुणा सम्म नवाचारलाई गति दिनुहोस्।

- I/O बाधाहरू हटाउनुहोस् र छिटो मोडेल प्रशिक्षण र प्रमाणीकरण, सुधारिएको मोडेल सटीकता, परिष्कृत डाटा विज्ञान उत्पादकता, र इन्टरप्राइज-ग्रेड सुविधाहरू, उच्च कार्यसम्पादन, समरूपता, र स्केलेबिलिटीको लाभ उठाएर कम्प्युटिङ लगानीमा अधिकतम प्रतिफल प्रदान गर्नुहोस्।एकल क्लस्टरमा प्रभावकारी भण्डारण क्षमताको 119 PB सम्मको लाभ उठाएर गहिरो, उच्च-रिजोल्युसन डेटासेटहरूसँग मोडेलको शुद्धता बढाउनुहोस्।

- सानो र स्वतन्त्र रूपमा मापन गणना र भण्डारण सुरु गरेर, बलियो डेटा सुरक्षा र सुरक्षा विकल्पहरू प्रदान गरेर स्केलमा तैनाती प्राप्त गर्नुहोस्।

- छिटो, कम जोखिम डिप्लोइमेन्टहरूको लागि इन-प्लेस एनालिटिक्स र पूर्व-मान्य समाधानहरूको साथ डेटा विज्ञान उत्पादकता सुधार गर्नुहोस्।

- NVIDIA DGX प्रणालीहरूसँग NVIDIA GPU एक्सेलेरेसन र सन्दर्भ आर्किटेक्चरहरू सहित उत्कृष्ट-नस्ली प्रविधिहरूमा आधारित प्रमाणित डिजाइनहरू प्रयोग गर्दै।PowerScale को उच्च कार्यसम्पादन र एकरूपताले मेसिन लर्निङको प्रत्येक चरणमा डाटा प्राप्ति र तयारीदेखि मोडेल प्रशिक्षण र अनुमानसम्म भण्डारण कार्यसम्पादन आवश्यकताहरू पूरा गर्दछ।OneFS अपरेटिङ सिस्टमको साथमा, सबै नोडहरूले एउटै OneFS-संचालित क्लस्टर भित्र निर्बाध रूपमा सञ्चालन गर्न सक्छन्, इन्टरप्राइज-स्तर सुविधाहरू जस्तै प्रदर्शन व्यवस्थापन, डेटा व्यवस्थापन, सुरक्षा, र डेटा सुरक्षा, मोडेल प्रशिक्षण र व्यवसायहरूको लागि प्रमाणीकरणको छिटो पूरा गर्न सक्षम पार्दै।