UltiHash
UltiHash là một nền tảng lưu trữ đối tượng hiệu suất cao, gốc Kubernetes được xây dựng đặc …
UltiHash là một nền tảng lưu trữ đối tượng hiệu suất cao, gốc Kubernetes được xây dựng đặc biệt cho các khối lượng công việc AI và dữ liệu lớn. Nó cung cấp quyền truy cập dữ liệu nhanh như chớp, tiết kiệm chi phí đáng kể thông qua công nghệ chống trùng lặp cấp byte tiên tiến và triển khai linh hoạt trên các môi trường đám mây, tại chỗ hoặc hybrid. API tương thích S3 của nó đảm bảo tích hợp liền mạch với các ngăn xếp dữ liệu và quy trình làm việc AI hiện có.
Về Lưu trữ dữ liệu
Giải pháp Lưu trữ dữ liệu AI là các hệ thống chuyên dụng được thiết kế để quản lý các bộ dữ liệu phức tạp và khổng lồ cần thiết cho việc huấn luyện và triển khai các mô hình trí tuệ nhân tạo. Các nền tảng này được thiết kế để có hiệu suất thông lượng cao, độ trễ thấp nhằm loại bỏ các điểm nghẽn dữ liệu và giữ cho các tài nguyên tính toán mạnh mẽ như GPU được sử dụng tối đa. Chúng cung cấp lớp nền tảng trong cơ sở hạ tầng AI, cho phép lặp lại mô hình nhanh hơn, cải thiện độ chính xác và triển khai các ứng dụng AI có thể mở rộng. Kiến trúc của chúng được tối ưu hóa để xử lý cả dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, văn bản, âm thanh) và dữ liệu có cấu trúc ở quy mô petabyte.
Tính năng Cốt lõi
- I/O Hiệu suất cao: Cung cấp thông lượng song song lớn và IOPS (Số lượng thao tác đầu vào/đầu ra mỗi giây) cao để cung cấp dữ liệu cho các khối lượng công việc huấn luyện AI đòi hỏi nhiều dữ liệu.
- Khả năng mở rộng lớn: Mở rộng linh hoạt dung lượng lưu trữ và hiệu suất một cách độc lập, từ terabyte đến exabyte, mà không bị gián đoạn.
- Tối ưu hóa Dữ liệu phi cấu trúc: Lưu trữ, quản lý và truy cập hiệu quả các loại dữ liệu đa dạng phổ biến trong AI, chẳng hạn như hình ảnh, video và kho văn bản lớn.
- Tích hợp Framework AI: Cung cấp kết nối liền mạch với các framework ML phổ biến như TensorFlow và PyTorch, và các nền tảng dữ liệu như Spark.
- Phiên bản và Nguồn gốc Dữ liệu: Theo dõi các phiên bản bộ dữ liệu và siêu dữ liệu, đảm bảo khả năng tái tạo và truy xuất nguồn gốc cho các thử nghiệm huấn luyện mô hình.
Trường hợp sử dụng
Các giải pháp lưu trữ này rất quan trọng đối với các tổ chức tham gia vào việc phát triển AI quy mô lớn. Điều này bao gồm các viện nghiên cứu huấn luyện các mô hình nền tảng, các công ty ô tô quản lý dữ liệu lái xe tự động và các tổ chức y tế phân tích hình ảnh y khoa. Chúng cũng cần thiết cho các công ty dịch vụ tài chính chạy phát hiện gian lận thời gian thực và các nền tảng thương mại điện tử cung cấp năng lượng cho các công cụ đề xuất.
Cách chọn
Khi chọn một giải pháp Lưu trữ dữ liệu AI, hãy đánh giá các tiêu chuẩn hiệu suất của nó (ví dụ: thông lượng cho khối lượng công việc cụ thể của bạn). Hãy xem xét khả năng xử lý các loại dữ liệu chính của bạn và khả năng tích hợp với chuỗi công cụ MLOps hiện có của bạn. Đánh giá mô hình khả năng mở rộng để đảm bảo nó có thể phát triển cùng với nhu cầu dữ liệu của bạn. Cuối cùng, so sánh tổng chi phí sở hữu, bao gồm truyền dữ liệu, yêu cầu API và hỗ trợ, với ngân sách của bạn.
Lưu trữ dữ liệuTrường hợp sử dụng
Huấn luyện các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
Một phòng thí nghiệm nghiên cứu AI đang phát triển một mô hình nền tảng mới. Họ cần lưu trữ và xử lý một bộ dữ liệu văn bản và mã được tuyển chọn có dung lượng 50 terabyte. Một giải pháp lưu trữ dữ liệu được tối ưu hóa cho AI cung cấp thông lượng song song cao cần thiết để cung cấp dữ liệu cho hàng trăm GPU đồng thời, ngăn chúng ở trạng thái nhàn rỗi. Điều này giúp tăng tốc quá trình huấn luyện từ vài tháng xuống còn vài tuần, cho phép thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình nhanh hơn. Các tính năng phiên bản dữ liệu cũng được sử dụng để theo dõi ảnh chụp nhanh bộ dữ liệu nào đã được sử dụng cho mỗi lần chạy huấn luyện, đảm bảo khả năng tái tạo.
Quản lý Dữ liệu Cảm biến Xe tự lái
Một công ty ô tô thu thập hàng petabyte dữ liệu từ đội xe thử nghiệm của mình, bao gồm video độ phân giải cao, dữ liệu LiDAR và radar. Một nền tảng lưu trữ dữ liệu AI có thể mở rộng hoạt động như một hồ dữ liệu trung tâm. Nó cho phép các kỹ sư nhập, lập danh mục và truy vấn hiệu quả bộ dữ liệu khổng lồ này để tìm các kịch bản cụ thể (ví dụ: 'mưa vào ban đêm trên đường cao tốc'). Dữ liệu được tuyển chọn này sau đó được đưa vào các quy trình huấn luyện cho các mô hình nhận thức và điều khiển, trực tiếp cải thiện sự an toàn và độ tin cậy của hệ thống lái xe tự động của họ.
Cung cấp năng lượng cho các Công cụ Đề xuất Thời gian thực
Một nền tảng thương mại điện tử lớn sử dụng mô hình AI để cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. Một hệ thống lưu trữ dữ liệu hiệu suất cao, thường là một kho đặc trưng (feature store), được sử dụng để lưu giữ dữ liệu hành vi của người dùng và các vectơ đặc trưng của sản phẩm. Khi người dùng duyệt trang web, công cụ đề xuất sẽ truy vấn kho này để truy xuất các đặc trưng liên quan với độ trễ dưới một mili giây. Điều này cho phép nền tảng tạo và hiển thị các đề xuất mới, phù hợp trong thời gian thực, tăng đáng kể sự tương tác của người dùng và tỷ lệ chuyển đổi.
Phân tích Hình ảnh Y tế để Chẩn đoán
Một công ty công nghệ y tế đang phát triển một AI để phát hiện bệnh từ các bản quét MRI. Họ yêu cầu một giải pháp lưu trữ dữ liệu an toàn và tuân thủ để chứa hàng triệu tệp hình ảnh DICOM có độ phân giải cao. Hệ thống lưu trữ phải cung cấp quyền truy cập đọc nhanh để huấn luyện các mạng nơ-ron tích chập (CNN) và cũng phải tích hợp với các nền tảng chú thích dữ liệu. Việc xử lý dữ liệu hiệu quả cho phép các nhà nghiên cứu nhanh chóng lặp lại các kiến trúc mô hình và cải thiện độ chính xác chẩn đoán của AI, cuối cùng dẫn đến kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.
Xây dựng Hồ dữ liệu cho Nghiên cứu Di truyền học
Một viện tin sinh học xử lý một lượng lớn dữ liệu giải trình tự gen. Họ sử dụng một giải pháp lưu trữ dữ liệu AI để tạo ra một hồ dữ liệu tập trung. Hệ thống này được tối ưu hóa để xử lý hỗn hợp các tệp rất lớn (dữ liệu đọc trình tự) và hàng triệu tệp nhỏ hơn (kết quả phân tích). Hệ thống tệp hiệu suất cao của nó cho phép hàng chục nhà nghiên cứu chạy song song các quy trình xử lý dữ liệu và học máy phức tạp mà không làm giảm hiệu suất. Điều này giúp đẩy nhanh tốc độ khám phá trong các lĩnh vực như y học cá nhân hóa và phát triển thuốc.
Lưu trữ và Truy cập Tài sản Sản xuất Truyền thông
Một studio hiệu ứng hình ảnh (VFX) làm việc với các tệp video 4K và 8K, có dung lượng cực lớn. Họ sử dụng một hệ thống lưu trữ dữ liệu AI dung lượng cao như một kho lưu trữ hoạt động. Điều này cho phép các nghệ sĩ nhanh chóng tìm kiếm và truy xuất các clip hoặc tài sản cụ thể từ các dự án trước đây bằng cách sử dụng tính năng gắn thẻ và tìm kiếm siêu dữ liệu do AI cung cấp. Bộ nhớ cung cấp hiệu suất đủ để các nghệ sĩ làm việc trực tiếp từ kho lưu trữ cho các tác vụ như chỉnh màu hoặc thêm hiệu ứng, loại bỏ quá trình chậm chạp của việc khôi phục dữ liệu từ các kho lưu trữ dựa trên băng từ truyền thống.