Resumen
La plataforma Pure Storage aborda los retos técnicos de las cargas de trabajo de IA modernas, lo que permite que las organizaciones maximicen el potencial de su infraestructura de IA.
Imagine que una empresa acaba de realizar una inversión de 100 000 dólares —o incluso de 1 millón de dólares— en un clúster de GPU para la IA, pero solo el 62 % de esas GPU se utilizan de manera constante a capacidad. Eso podría generar un importante despilfarro financiero y una pérdida de ROI.
Sin embargo, los propietarios de infraestructuras pueden tomar una decisión crítica para prevenir estas pérdidas — no solo las pérdidas financieras, sino también las pérdidas de rendimiento, eficiencia y oportunidad. Comienza por ver una infraestructura de almacenamiento de datos con un rendimiento insuficiente, lo que puede afectar en gran medida al rendimiento de la GPU y desperdiciar ciclos de la GPU.
En los entornos de IA, maximizar el uso de la GPU es crucial para unas operaciones eficientes. Pure Storage aborda estos retos proporcionando arquitecturas de almacenamiento diseñadas para optimizar el uso de la GPU. Veamos cómo.
Restricciones y soluciones técnicas
La plataforma de Pure Storage aborda tres limitaciones técnicas clave:
- Latencia de la ingesta de datos: Reducir los tiempos de espera I/O para garantizar un flujo de datos continuo
- Límites de concurrencia: Mejora de las capacidades de entrenamiento de varias GPU
- Variabilidad del rendimiento: Gestión de las ráfagas de inferencia para un rendimiento constante
Interdependencia del almacenamiento en la GPU en los pipelines de IA
Las cargas de trabajo de IA modernas requieren una entrega de datos en paralelo que coincida con el ancho de banda de la memoria de la GPU. Por ejemplo, las GPU NVIDIA Blackwell exigen un ancho de banda de memoria agregado alto. FlashBlade//S™ de Pure Storage® proporciona un alto rendimiento gracias a:
- Optimización del protocolo NVMe-oF: Mejorar la eficiencia de la transferencia de datos
- Módulos DirectFlash® basados en ARM: Reducir la sobrecarga de la pila de software
- Ajuste de paridad dinámica: Optimización de las cargas de trabajo mixtas de lectura/escritura
Esta arquitectura reduce significativamente los ciclos de interrupción de los datos, manteniendo saturados los núcleos tensores de la GPU.
Referencia técnica: Impacto del almacenamiento en la eficiencia del entrenamiento
| Sistema métrico | Almacenamiento en HDD tradicional | Soluciones All-flash de Pure Storage | Impacto en la formación |
| Hora de época | 3-5 veces más larga | Línea de base (1 vez) | El almacenamiento flash puede reducir el tiempo de entrenamiento en un 50-70% comparado con los discos duros. |
| Utilización de GPU | 30-60% | 85-98% | Un mayor uso significa que las GPU pasan menos tiempo esperando los datos |
| Eficiencia energética (FLOPS/vatio) | Más bajo | 2-3 veces más alto | Las soluciones All-flash permiten un mayor cálculo por vatio de potencia. |
| Latencia de lectura | 5-10 ms | 0,2-1 ms | Una latencia más baja garantiza que las GPU alimentan los datos rápidamente |
| Throughput | 100-200 MB/s por unidad | 5-20 GB/s | Un mayor caudal evita la escasez de datos |
| IOPS | 100-200 por unidad | Más de 100 000 | Crucial para patrones de acceso aleatorio en grandes conjuntos de datos |
Resolver los retos de la carga de trabajo de la IA de última generación
En cuanto al uso de la GPU, la plataforma Pure Storage ofrece:
Optimización de la generación aumentada de recuperación (RAG)
Una solución RAG conjunta de Pure Storage y NVIDIA incluye:
- Almacenamiento directo de GPU: Evitar los cuellos de botella de la CPU
- Canalizaciones indexadas por Metadata: Reducción de la latencia rápida del LLM
- Rendimiento controlado por QoS: Garantizar un rendimiento sostenido
Obtenga más información sobre la solución RAG.
Escalamiento energéticamente eficiente
- Compresión acelerada por hardware: Reducir la huella de datos
- Niveles predictivos: Trasladar los datos fríos al almacenamiento más denso
Aceleración de la formación distribuida
La plataforma Pure Storage proporciona:
- Baja latencia de lectura: En clústeres de GPU geodistribuidos
- Cero tiempos de inactividad de la reconstrucción: Durante la ampliación de la capacidad
- Alta tasa de aciertos de caché: Para conjuntos de datos multimodales
La diferenciación competitiva de Pure Storage
- Pila de kernel Linux optimizada para Flash: Menor uso de la CPU
- Geometría RAID dinámica: Mantener un tiempo de actividad alto durante los picos de ingesta
- API de orquestación de cargas de trabajo de IA: Automatización de la colocación de los datos basada en la topología de clúster de GPU
Al tratar el almacenamiento como un coprocesador de GPU, Pure Storage permite que las empresas maximicen el potencial de su infraestructura de IA.
Directrices de implementación
Para alinear el rendimiento de la GPU y el almacenamiento, tenga en cuenta el siguiente ejemplo de Python:
Marcos RAG multiagente
La llegada de los LLM ha impulsado el desarrollo de paradigmas avanzados, como los agentes de IA y los sistemas RAG con múltiples agentes. A diferencia de las canalizaciones RAG convencionales, que realizan una recuperación de un solo paso desde una fuente de conocimiento externa solitaria, los marcos RAG de múltiples agentes orquestan la recuperación en múltiples agentes especializados, cada uno accediendo a fuentes de datos distintas. Esta arquitectura aumenta significativamente la complejidad y las exigencias de I/O de almacenamiento de la carga y el control de los datos para guardar y restaurar el estado actual del modelo durante el entrenamiento.
El rendimiento de la carga de datos está influido por varios factores de bajo nivel:
- Cargando la composición del pipeline: Implica la ejecución secuencial o paralela de las operaciones de I/O de almacenamiento y las fases de preprocesamiento/transformación de datos.
- Patrones de acceso de I/O: Determinado por la estructura del conjunto de datos, la estrategia de muestreo y los requisitos de entrada específicos del modelo (por ejemplo, acceso secuencial frente a acceso aleatorio).
- Características del subsistema de almacenamiento: Debe admitir lecturas de alto rendimiento y baja latencia para minimizar el tiempo de inactividad de la GPU debido a los cuellos de botella I/O.
El rendimiento de los controles de seguridad se ve influido por los siguientes factores:
- Gestión eficiente de los datos: Los checkpointing en el entrenamiento de modelos a gran escala exigen un gran ancho de banda de lectura y escritura para minimizar las interrupciones de entrenamiento durante las operaciones de almacenamiento y restauración.
- Archivos de control: Los checkpoints suelen estar compuestos por uno o más archivos, cada uno de los cuales está escrito por un proceso o subproceso dedicado, y se adhieren a un modelo de un solo creador para garantizar la coherencia.
- Alta sobrecarga del almacenamiento: Para los modelos grandes y los trabajos de entrenamiento prolongados, los requisitos de almacenamiento agregado para los puntos de control periódicos pueden ser sustanciales, lo que requiere soluciones de almacenamiento optimizadas y programación de I/O para gestionar eficazmente la amplificación de escritura y el uso del almacenamiento flash.
Los parámetros clave que afectan a la eficiencia I/O de almacenamiento incluyen los tamaños de las muestras y los lotes, la concurrencia (número de subprocesos de lector y escritor), el protocolo de I/O y la estrategia de paralelismo, las operaciones de lectura asíncrona y la efectividad de las capas de caché. La optimización de estos componentes es fundamental para mantener el uso de la GPU y garantizar un rendimiento de entrenamiento escalable en los sistemas RAG con múltiples agentes.
Para obtener más información sobre la optimización de los pipelines de IA con Pure Storage, visite nuestra página de soluciones de IA.
Obtenga más información sobre nuestra colaboración con NVIDIA.
Garantice el éxito de la IA
Obtenga más información sobre la plataforma de almacenamiento de datos más potente del mundo para la IA.
