Zusammenfassung
The Pure Storage platform addresses the technical challenges of modern AI workloads, enabling organizations to maximize the potential of their AI infrastructure.
Stellen Sie sich vor, ein Unternehmen hat gerade 100.000 US-Dollar – oder sogar 1 Mio. US-Dollar – in einen GPU-Cluster für AI investiert, aber nur 62 % dieser GPUs werden konsistent ausgelastet. Dies könnte zu erheblichen finanziellen Verschwendungen und einem verlorenen ROI führen.
Aber Infrastruktureigentümer können eine wichtige Entscheidung treffen, um diese Verluste zu verhindern – nicht nur finanzielle Verluste, sondern auch Performance-, Effizienz- und Chancenverluste. Es beginnt mit der Betrachtung einer unterdurchschnittlichen Daten-Storage-Infrastruktur, die die GPU-Performance erheblich beeinträchtigen und GPU-Zyklen verschwenden kann.
In AI-Umgebungen ist die Maximierung der GPU-Auslastung für einen effizienten Betrieb von entscheidender Bedeutung. Pure Storage geht diese Herausforderungen an, indem es Storage-Architekturen bereitstellt, die darauf ausgelegt sind, die GPU-Auslastung zu optimieren. Sehen wir uns an, wie.
Technische Einschränkungen und Lösungen
Die Pure Storage-Plattform bewältigt drei wichtige technische Einschränkungen:
- Latenzzeit bei der Datenaufnahme: Verkürzung der I/O-Wartezeiten, um einen kontinuierlichen Datenfluss sicherzustellen
- Concurrency-Grenzwerte: Verbesserung der Multi-GPU-Trainingsfunktionen
- Variabilität des Durchsatzes: Management von Inferenz-Bursts für konsistente Performance
GPU-Storage-Interdependenz in AI-Pipelines
Moderne AIWorkloads erfordern eine parallelisierte Datenbereitstellung, die der GPU-Speicherbandbreite entspricht. NVIDIA NVIDIA Blackwell-GPUs erfordern beispielsweise eine hohe Gesamtspeicherbandbreite. Pure Storage® FlashBlade//S™ bietet hohe Performance durch:
- NVMe-oF-Protokolloptimierung: Effizienz bei der Datenübertragung steigern
- ARM-basierte DirectFlash®–Module: Reduzierung des Software-Stack-Overheads
- Dynamische Paritätsabstimmung: Optimieren gemischter Lese-/Schreib-Workloads
Diese Architektur reduziert die Datenstillstandszyklen erheblich und hält GPU-Tensor-Cores gesättigt.
Technische Benchmark: Storage-Auswirkungen auf die Trainingseffizienz
| Metrisch | Herkömmlicher HDD-Storage | All-Flash-Lösungen von Pure Storage | Auswirkungen auf die Schulung |
| Epochenzeit | 3- bis 5-mal länger | Baseline (1x) | Flash-Storage kann die Trainingszeit im Vergleich zu Festplatten um 50–70 % verkürzen |
| GPUGPUNutzung | 30-60% | 85-98% | Höhere Auslastung bedeutet, dass GPUs weniger Zeit damit verbringen, auf Daten zu warten |
| Energieeffizienz (FLOPS/Watt) | geringeren | 2- bis 3-mal höher | All-Flash-Lösungen ermöglichen mehr Rechenleistung pro Watt an Leistung |
| Latenz lesen | 5–10 ms | 0,2-1 ms | Geringere Latenz stellt sicher, dass GPUs sofort Daten füttern |
| Durchsatz | 100-200 MB/s pro Laufwerk | 5-20 GB/s | Höherer Durchsatz verhindert Datenverhungerung |
| IOPS | 100-200 pro Laufwerk | Über 100.000 | Crucial für Random Access-Muster in großen Datensätzen |
KI-AI Workload-Herausforderungen der nächsten Generation lösen
Im Hinblick auf die GPU-Nutzung bietet die Pure Storage-Plattform:
RAG-Optimierung (Retrieval-augmented Generation)
Eine gemeinsame RAG-Lösung von Pure Storage und NVIDIA umfasst:
- GPU-Direkt-Storage: CPU-Engpässe umgehen
- Metadata-indexierte Pipelines: Verringern der LLM-Schnelllatenz
- QoS-gesteuerter Durchsatz: Sicherstellung nachhaltiger Performance
Erfahren Sie mehr über die RAG-Lösung.
Energieeffiziente Skalierung
- Hardware-beschleunigte Komprimierung: Geringerer Datenfußabdruck
- Vorausschauendes Tiering: Verschieben kalter Daten in dichteren Storage
Verteilte Trainingsbeschleunigung
Die Pure Storage-Plattform bietet:
- Geringe Leselatenz: Über geodistributierte GPU-Cluster hinweg
- Keine Wiederherstellungsausfälle: Während der Kapazitätserweiterung
- Hohe Cache-Trefferquote: Für multimodale Datensätze
Die Wettbewerbsdifferenzierung von Pure Storage
- Flash-optimierter Linux-Kernel-Stack: Geringere CPU-Auslastung
- Dynamische RAID-Geometrie: Aufrechterhaltung einer hohen Betriebszeit bei Aufnahmespitzen
- KIAIWorkload-Orchestrierungs-API: Automatisierung der Datenplatzierung basierend auf der GPU-Cluster-Topologie
Durch die Behandlung von Storage als GPU-Co-Prozessor ermöglicht Pure Storage es Unternehmen, das Potenzial ihrer AI-Infrastruktur zu maximieren.
Implementierungsrichtlinien
Für die Abstimmung der GPU- und Storage-Performance sollten Sie das folgende Python-Beispiel in Betracht ziehen:
RAG-Frameworks mit mehreren Agenten
Das Aufkommen von LLMs hat die Entwicklung fortschrittlicher Paradigmen wie AI-Agenten und RAG-Systemen mit mehreren Agenten vorangetrieben. Im Gegensatz zu herkömmlichen RAG-Pipelines, die einen Single-Pass-Abruf aus einer einzigen externen Wissensquelle durchführen, orchestrieren RAG-Frameworks mit mehreren Agenten den Abruf über mehrere spezialisierte Agenten hinweg, die jeweils auf unterschiedliche Datenquellen zugreifen. Diese Architektur erhöht die Komplexität und die Storage-I/O-Anforderungen beim Laden und Checkpointing von Daten erheblich, um den aktuellen Modellstatus während des Trainings zu speichern und wiederherzustellen.
Die Performance des Datenladevorgangs wird von mehreren Faktoren auf niedriger Ebene beeinflusst:
- Pipeline-Zusammensetzung wird geladen: Umfasst die sequenzielle oder parallele Ausführung von Storage-I/O-Vorgängen und Datenvorverarbeitungs-/Transformationsphasen
- I/O-Zugriffsmuster: Bestimmt durch Datensatzstruktur, Stichprobenstrategie und modellspezifische Eingabeanforderungen (z. B. sequentieller vs. wahlfreier Zugriff)
- Eigenschaften des Storage-Subsystems: Muss Lesevorgänge mit hohem Durchsatz und geringer Latenz unterstützen, um GPU-Leerlaufzeiten aufgrund von I/O-Engpässen zu minimieren
Die Checkpointing-Performance wird durch die folgenden Faktoren beeinflusst:
- Effiziente Datenverarbeitung: Checkpointing bei groß angelegten Modellschulungen erfordert eine hohe Lese- und Schreibbandbreite, um Trainingsunterbrechungen während des Speicherns und Wiederherstellens zu minimieren.
- Dateien zum Überprüfen: Prüfpunkte bestehen in der Regel aus einer oder mehreren Dateien, wobei jede Datei durch einen dedizierten Prozess oder Thread geschrieben wird und an ein Single-Writer-Modell gebunden ist, um Konsistenz zu gewährleisten.
- Hoher Storage-Overhead: Bei großen Modellen und längeren Trainingsaufträgen können die Gesamt-Storage-Anforderungen für periodische Kontrollpunkte erheblich sein, was optimierte Storage-Lösungen und I/O-Planung erfordert, um die Schreibfaktor und die Flash-Storage-Nutzung effektiv zu verwalten.
Zu den wichtigsten Parametern, die sich auf die Effizienz von StorageI/O auswirken, gehören Stichproben- und Batch-Größen, Parallelität (Anzahl der Leser- und Schreib-Threads), I/OProtokoll und Parallelitätsstrategie, asynchrone Lesevorgänge und die Effektivität von Caching-Schichten. Die Optimierung dieser Komponenten ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der GPU-Auslastung und die Sicherstellung einer skalierbaren Trainingsleistung in RAG-Systemen mit mehreren Agenten.
Weitere Informationen zur Optimierung von AIPipelines mit Pure Storage finden Sie auf unserer Seite zu AILösungen.
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