استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی چه ویژگی هایی دارد؟

در چند سال اخیر، موج هوش مصنوعی چنان سرعتی گرفته که حتی استانداردهای سخت‌افزاریِ مراکز داده نیز به‌سرعت در حال تغییر است. طبق گزارش IDC، تا سال ۲۰۲۷ بیش از ۸۰٪ دیتاسنترهای سازمانی به شکل مستقیم یا غیرمستقیم از حجم‌های کاری مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می‌کنند؛ حجمی که نسبت به سال ۲۰۲۳ تقریبا دو برابر خواهد شد. از طرف دیگر، بر اساس پیش‌بینی آمارهای دیگر، حجم داده‌های تولیدشده توسط مدل‌های هوش مصنوعی سالانه بیش از ۲۵ درصد رشد خواهد داشت؛ رشدی که هیچ سیستم ذخیره‌سازی سنتی توان پشتیبانی پایدار از آن را ندارد.

این آمارها یک حقیقت مهم را به ما یادآوری می‌کند. اینکه اگر قصد اجرای پروژه‌های هوش مصنوعی دارید، مهم‌ترین بخش زیرساخت شما فقط GPU یا سرورهای قدرتمند نیست؛ بلکه استوریجی است که بتواند این حجم عظیم داده را با سرعت، ثبات و قابلیت مقیاس‌پذیری واقعی مدیریت کند.

استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی نه تنها باید توانایی ذخیره‌سازی داده‌های حجیم را داشته باشد، بلکه باید بتوانند به‌صورت همزمان به ده‌ها یا صدها GPU سرویس دهند، ترافیک I/O سنگین را مدیریت کنند؛ همچنین سرعت خواندن/نوشتن خطی بسیار بالا ارائه دهند و در برابر خطا و خرابی مقاوم باشند. کوچک‌ترین Bottleneck در I/O می‌تواند قدرت یک کلاستر کامل GPU را هدر بدهد و هزینه‌های سازمانی را به‌شدت افزایش دهد. در ادامه این مقاله، با ویژگی‌های استوریج‌های مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی آشنا خواهید شد تا بتوانید در زمان خرید استوریج مناسب‌ترین مدل را برای پاسخگویی به نیاز خود انتخاب کنید.

استوریج مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی چه ویژگی‌هایی دارد؟

پروژه‌های هوش مصنوعی به دلیل سر و کار داشتن با انواع خاصی از اطلاعات، نیازمند استوریج‌هایی هستند که از ویژگی‌های منحصربه فردی بهره‌مند باشند؛ ویژگی‌هایی مانند:

سرعت بسیار بالا

مدل‌های یادگیری ماشین و به‌خصوص یادگیری عمیق (ML / DL) برای آموزش روی دیتاستر‌های بزرگ نیاز دارند که داده‌ها با سرعت خیلی بالا خوانده (read) و گاهی نوشته (write) شوند. اگر استوریج نتواند داده را سریع برساند، GPUها یا دیگر شتاب‌دهنده‌ها منتظر داده می‌مانند و به‌اصطلاح Idle می‌شوند و تمام هزینه و توان پردازشی که برای خرید GPU صرف شده است به هدر می‌رود.

از این رو ضروریست که استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی بتواند Throughput (حجم انتقال داده در ثانیه) و IOPS (تعداد عملیات ورودی/خروجی در ثانیه) بالایی داشته باشد. توصیه ما این است که اگر به دنبال استوریجی برای training در مقیاس متوسط تا بزرگ هستید، باید این استوریج از NVMe SSD (مدلهای enterprise) در کنار رابط‌های پرسرعت (PCIe Gen4/5 + Parallel FS) پشتیبانی کند. اما اگر بودجه محدودی دارید، یک استوریج دارای معماری ترکیبی (NVMe برای hot data و HDD یا NL-SAS برای cold data) با tiering منطقی برای شما کافی است.

Latency بسیار پایین

Latency (تاخیر) یعنی چقدر طول می‌کشد تا یک درخواست I/O از سرور به استوریج برود و پاسخ برگردد. در کارهای inference بلادرنگ (real-time inference)، پردازش‌های آنلاین، سرویس‌هایی مانند RAG (مخفف Retrieval-Augmented Generation) یا موتورهای Embedding، تاخیر پایین یک موضوع بسیار حیاتی است. پیشنهاد ما این است که برای سرویس‌های inference یا RAG به دنبال استوریج NVMe با پشتیبانی NVMe-oF و شبکه‌های RDMA (RoCE) باشید و حتما SLA تاخیر (p99, p95 latencies) را به طور دقیق از فروشنده بپرسید.

پشتیبانی از معماری Scale-Out

برای پروژه‌های بزرگ AI، حجم داده و نیاز به I/O آن‌قدر افزایش می‌یابد که یک آرایه‌ واحد (scale-up) کافی نیست. اینجاست که ویژگی Scale-out وارد میدان می‌شود. این ویژگی به معنی افزودن نودهای ذخیره‌سازی به خوشه بدون Downtime و با حفظ عملکرد خطی یا نزدیک به خطی است و یکی از مهمترین ویژگی‌های استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی است.

برای چنین پروژه‌هایی شما باید به دنبال استوریج‌های مجهز به فناوری ذخیره‌سازی توزیع شده (Distributed Storage) باشید. سیستم‌های Distributed Storage داده‌ها را بین نودهای مختلف پخش می‌کنند؛ اغلب دارای لایه‌ای برای مدیریت متادیتا، توزیع و بازتکثیر داده، تعادل بار و تراکنش‌های مقیاس‌پذیر هستند و از معماری Scale-Out نیز پشتیبانی می‌کنند.

ظرفیت بالا و مدیریت دیتاهای غیرساخت‌یافته

پروژه‌های AI اغلب با داده‌های غیرساخت‌یافته مانند تصاویر، ویدئوها، فایل‌های صوتی، لاگ‌ها، اسناد متنی طولانی، داده‌های سنسورها و… سروکار دارند. این‌ داده‌ها نیازمند فضای زیادی هستند و دسترسی‌هایشان بر پایه فایل یا آبجکت است، نه بلاک ردیفی. از این رو، برای چنین پروژه‌هایی Object Storage در مقایسه با سایر استوریج‌ها گزینه‌ی بهتری است؛ زیرا می‌تواند مزایایی مانند مقیاس‌پذیری نامحدود، متادیتای غنی، سازگاری با اکوسیستم ML و هزینه بهینه برای cold data را به شما ارائه کند.

پشتیبانی از Parallel Access

در آموزش توزیع‌شده (Distributed Training) و HPC، باید چندین GPU یا چندین node به‌صورت همزمان به بخش‌های مختلف یک دیتاست (یا حتی به همان فایل) دسترسی داشته باشند. اگر استوریج نتواند دسترسی موازی را با کارایی خوب برقرار کند، ترافیک I/O به‌سرعت به گلوگاه تبدیل می‌شود. به همین علت، استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی به ویژه حوزه‌های HPC و Cluster Training، مدلی است که به طور کامل از این ویژگی پشتیبانی کند.

پشتیبانی از NVMe-oF

فناوری NVMe-oF به شما اجازه می‌دهد تا بتوانید از NVMe SSDها از طریق شبکه و با latency خیلی نزدیک به دسترسی محلی استفاده کنید. به عبارت دیگر، NVMe-oF همان تجربه NVMe محلی را روی Fabric شبکه‌ای می‌آورد. Latencies بسیار پایین‌تر، عملکرد نزدیک به محلی و امکان اشتراک NVMe در بین چند سرور بدون از دست دادن کارایی از جمله مزایای این تکنولوژی هستند. پشتیبانی از NVMe-oF یکی از مهمترین ویژگی‌های استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی است، به ویژه اگر قرار است این استوریج در محیط‌هایی که به latency-sensitive نیاز دارند (inference با SLA پایین) مورد استفاده قرار گیرد.

امنیت و Redundancy بالا

مدل‌ها، داده‌های آموزش و checkpoints در پروژه‌های AI اغلب سرمایه‌های حیاتی آن کسب‌وکار هستند. از دست رفتن داده یا خراب شدن آن می‌تواند ماه‌ها کار را از بین ببرد. بنابراین استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی باید ویژگی‌های محافظتی قوی داشته باشد. بهره‌مندی از RAID مناسب (RAID6 و RAID10)، پشتیبانی از قابلیت‌های Erasure Coding (نوعی فناوری پیشرفته برای ذخیره سازی داده ها و حفاظت از آن ها در زمان خواندن مجدد)، Replication (تکرار داده روی چند نود یا سایت (geo-replication) برای دسترس‌پذیری بالا و بازیابی از فاجعه)، Snapshots و Immutable Backups / WORM (ایجاد بک آپ های غیرقابل تغییر) نمونه‌هایی از این ویژگی‌های محافظتی هستند.

سازگاری با GPU Server و زیرساخت AI

استوریجی به عنوان استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی شناخته می‌شود که بتواند به خوبی با اکوسیستم AI کار کند، نه جدا از آن. این به این معنی است که استوریج موردنظر شما باید از درگاه‌های با پرفورمنس بالا (100/200/400GbE, RoCE)، قابلیت S3 compatibility برای ذخیره‌سازی دیتالِیک و پیاده‌سازی pipelineها، Integration با Kubernetes CSI drivers برای تامین Persistent Volumes به صورت ایمن و کارا و snapshotting و clone سریع برای spin-up سریع محیط‌های تست یا spawn کردن چندین کار آزمایشی روی یک dataset پشتیبانی کند. پیشنهاد می‌کنیم برای آشنایی بیشتر با ویژگی‌های ذخیره‌سازهای مناسب برای پروژه‌های AI، مقاله سرور هوش مصنوعی چیست را نیز مطالعه کنید.

بهترین نوع استوریج برای پروژه‌های هوش مصنوعی کدام است؟

زمانی که صحبت از پروژه‌های هوش مصنوعی (AI)، یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) به میان می‌آید، موضوع انتخاب استوریج فقط تکیه بر حجم زیاد اطلاعات نیست؛ بلکه سرعت، تاخیر پایین، معماری مناسب خواندن/نوشتن موازی، مدیریت داده‌های حجیم و سازگاری با GPU نیز معیارهایی هستند که نباید آن‌ها را در زمان خرید یک استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی نادیده بگیرید. مدل‌هایی که در ادامه با آن‌ها آشنا می‌شوید، به دلیل ویژگی‌ها و توانایی‌های خاص خود، به عنوان بهترین نوع استوریج‌هایی که می‌توانید از آن‌ها برای انجام پروژه‌های هوش مصنوعی استفاده کنید شناخته می‌شوند:

NVMe Storage

مدل NVMe Storage سریع‌ترین نوع استوریج برای پروژه‌های هوش مصنوعی است و به‌طور خاص برای پردازش‌های بسیار سنگین طراحی شده است. سرعت بسیار بالا در Read/Write (مناسب برای سرعت‌های 50GB/s تا حتی 200GB/s در سیستم‌های موازی)، تاخیر بسیار پایین (Ultra-Low Latency)، ساختار Block Storage با تمرکز بر Performance و پشتیبانی از IOPs بسیار بالا از جمله ویژگی‌های مهم این نوع استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی است. این نوع استوریج انتخاب بسیار ایده‌آلی برای Training مدل‌های بزرگ، پردازش Real-Time، GPU Serverها و کاربردهای RAG سریع محسوب می‌شود.

Object Storage

بر اساس آمارها، بیش از ۸۰٪ داده‌های هوش مصنوعی Unstructured هستند و شامل داده‌هایی مانند تصاویر، ویدیو، صدا، داده‌های سنسور، لاگ‌ها، PDFها، داده پزشکی، دیتای NLP و… می‌شود؛ کارایی خاصی که Object Storage به طور اختصاصی با تمرکز بر آن تولید می‌شود. این نوع استوریج به دلیل بهره‌مندی از ویژگی‌هایی مانند مقیاس‌پذیری بسیار بالا (Petabyte-level)، هزینه پایین‌تر نسبت به NVMe و SAN، طراحی‌ اختصاصی برای کار با داده‌های هوش مصنوعی، پشتیبانی از پروتکل S3، مدیریت Metadata قوی و سازگاری عالی با Data Lakeها بهترین انتخاب برای پروژه‌های LLM Training و Deep Learning است.

Parallel File System

اگر به دنبال یک استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی در حوزه‌هایی هستید که در آن باید ده‌ها یا صدها GPU در کنار هم روی یک دیتاست کار کنند، نوع Parallel File System به خوبی پاسخگوی نیاز شما خواهد بود. این نوع سیستم فایل، دیتای یک پوشه را به‌طور هم‌زمان در اختیار چندین Node و GPU قرار می‌دهد و دارای ویژگی‌هایی از جمله Read/Write هم‌زمان برای چندین GPU، Throughput بسیار بالا و Scale-Out بدون محدودیت است.

Hybrid Storage

این استوریج ترکیبی از NVMe (برای سرعت) و Object Storage یا HDD (برای ظرفیت) است؛ یعنی هم سریع است و هم بزرگ. در این نوع استوریج بخش Hot Data (دیتای پرکاربرد) روی NVMe ذخیره می‌شود، بخش Cold Data روی Object/HDD قرار می‌گیرد و قیمت مناسب‌تری نسبت به Full-NVMe دارد. از این رو گزینه‌ی بسیار خوبی برای کسب‌وکارهایی که سرعت و حجم بالا را در کنار یکدیگر می‎خواهند، شرکت‌هایی که تازه وارد حوزه AI می‌شوند، پروژه‌هایی که بودجه محدود دارند، استارتاپ‌های AI با نیاز رشد سریع و پروژه‌هایی با کاربردهای ترکیبی (Inference + Training سبک)،  به شمار می‌آید.

مقایسه استوریج‌های مناسب AI

در بخش قبل با چهار مدل اصلی استوریج‌های کاربردی در حوزه‌ی AI آشنا شدید. انتخاب اینکه از بین این چهار مدل، کدام یک استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی مورد نظر شما است، به ویژگی‌های هر یک از این مدل‌ها و نیاز شما بستگی دارد. در جدول زیر، مقایسه‌ای کوتاه میان این استوریج‌ها و تفاوت‌های مهمی که با یکدیگر دارند، انجام شده است که مطالعه‌ی آن به شما کمک می‌کند تا مدل موردنیاز خود را سریع‌تر انتخاب کنید:

استوریج مناسب برای پروژه های هوش مصنوعی در یک نگاه

مطالعه یک راهنمای انتخاب استوریج اولین و مهمترین قدمی است که باید پیش از انتخاب هر استوریج طی شود. مهمترین نکته‌ای که در چنین راهنمای خریدی مشاهده خواهید کرد، تناسب دقیق ویژگی‌های استوریج با نوع کاربری شما است. استوریج مناسب برای پروژه‌ های هوش مصنوعی فقط به حجم ذخیره‌سازی وابسته نیست؛ بلکه سرعت، تاخیر، نحوه دسترسی هم‌زمان GPUها، مقیاس‌پذیری و نوع داده‌ای که با آن کار می‌کنید، مواردی هستند که نباید آن‌ها را نادیده بگیرید.

اگر پروژه شما روی پردازش سنگین و Training مدل‌های بزرگ متمرکز است، NVMe Storage بهترین گزینه برای شما خواهد بود. در مقابل، اگر با دیتاست‌های حجیم و غیرساخت‌یافته سروکار دارید، Object Storage انتخاب استاندارد دنیای AI است. برای پردازش‌های موازی و GPU Cluster‌ها نیز، نوع Parallel File System بهترین انتخاب است و در نهایت، اگر هم به ترکیبی از سرعت و ظرفیت با هزینه مناسب نیاز دارید، Hybrid Storage بهترین تعادل را ارائه می‌دهد.

با شناخت این تفاوت‌ها، می‌توانید استوریجی انتخاب کنید که دقیقا با نوع پروژه و حجم رشد آینده شما هم‌خوانی داشته باشد. چنانچه با وجود این راهنمایی‌ها برای خرید مردد هستید می‌توانید روی لینک زیر بزنید یا با شماره 0218363 تماس و از کارشناسان ما مشاوره بگیرید.

انواع استوریج را با ضمانت اصالت از فالنیک خریداری کنید

برای خرید یا دریافت قیمت استوریج در برندهای مختلف، کافی‌ست روی لینک کلیک کنید و لیستی از بهترین استوریج‌های موجود در بازار را مشاهده کنید. فالنیک خدمات مشاوره تخصصی برای خرید استوریج را نیز به شما عرضه می‌کند که کاملا رایگان است.

قیمت استوریجمشاوره تلفنی رایگان