Resumen
The Pure Storage platform addresses the technical challenges of modern AI workloads, enabling organizations to maximize the potential of their AI infrastructure.
Imagine que una empresa acaba de realizar una inversión de $100 000, o incluso $1 millón, en un clúster de GPU para AI, pero solo el 62 % de esas GPU se utilizan de manera consistente a su capacidad. Eso podría sumar un desperdicio financiero sustancial y la pérdida del retorno de la inversión.
Pero los propietarios de infraestructura pueden tomar una decisión crítica para evitar estas pérdidas, no solo las pérdidas financieras, sino también la pérdida de rendimiento, eficiencia y oportunidad. Comienza por observar la infraestructura de almacenamiento de datos de bajo rendimiento, lo que puede afectar en gran medida el rendimiento de la GPU y los ciclos de GPU GPU.
En entornos de AI, maximizar la utilización de GPU es crucial para operaciones eficientes. Pure Storage aborda estos desafíos al proporcionar arquitecturas de almacenamiento diseñadas para optimizar la utilización de GPU. Veamos cómo.
Restricciones técnicas y soluciones
La plataforma Pure Storage aborda tres limitaciones técnicas clave:
- Latencia de incorporación de datos: Reducir los tiempos de espera I/O para garantizar un flujo de datos continuo
- Límites de concurrencia: Mejora de las capacidades de capacitación de varias GPU
- Variabilidad del rendimiento: Administración de ráfagas de inferencia para un rendimiento uniforme
Interdependencia del almacenamiento con GPU en los procesos de AI
Las cargas de trabajo de AI modernas requieren una entrega de datos paralela que coincida con el ancho de banda de la memoria de GPU. Por ejemplo, las GPU NVIDIA Blackwell exigen un alto ancho de banda de memoria agregado. FlashBlade//S™ de Pure Storage® ofrece un alto rendimiento a través de:
- Optimización del protocolo NVMe-oF: Mejora de la eficiencia de la transferencia de datos
- Módulos DirectFlash® basados en ARM: Reducir la sobrecarga de la pila de software
- Ajuste dinámico de paridad: Optimización de cargas de trabajo de lectura/escritura mixtas
Esta arquitectura reduce significativamente los ciclos de interrupción de datos, lo que mantiene saturados los núcleos tensores de GPU.
Referencia técnica: Impacto del almacenamiento en la eficiencia de la capacitación
| Indicador | Almacenamiento HDD tradicional | Soluciones basadas íntegramente en tecnología flash de Pure Storage | Impacto en la capacitación |
| Tiempo de época | De 3 a 5 veces más largo | Inicio (1x) | El almacenamiento flash puede reducir el tiempo de capacitación entre un 50 % y un 70 % en comparación con los HDD. |
| Utilización de GPU | 30-60% | 85-98% | Una mayor utilización significa que las GPU pasan menos tiempo esperando datos |
| Eficiencia de potencia (FLOPS/watt) | Menor | De 2 a 3 veces más alto | Las soluciones basadas íntegramente en tecnología flash permiten más procesamiento por vatio de potencia |
| Latencia de lectura | 5-10 ms | 0,2-1 ms | La latencia más baja garantiza que las GPU reciban datos de inmediato |
| Tasa de transferencia | 100-200 MB/s por unidad | 5-20 GB/s | Una mayor tasa de transferencia evita la inanición de datos |
| IOPS | 100-200 por unidad | Más de 100 000 | Crucial para patrones de acceso aleatorio en grandes conjuntos de datos |
Cómo resolver los desafíos de la carga de trabajo de AI de próxima generación
En términos de utilización de 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 por GPU: Cómo evitar los cuellos de botella de CPU
- Procesos indexados por Metadata: Reducir la latencia rápida de LLM
- Rendimiento controlado por calidad de servicio: Garantizar un rendimiento sostenido
Obtenga más información sobre la solución RAG.
Escalamiento de bajo consumo
- Compresión acelerada por hardware: Reducir la huella de datos
- Nivel predictivo: Mover los datos fríos al almacenamiento más denso
Aceleración de la capacitación distribuida
La plataforma de Pure Storage ofrece:
- Baja latencia de lectura: En clústeres de GPU geodistribuidos
- Cero tiempo de inactividad por reconstrucción: Durante la expansión de la capacidad
- Alta tasa de aciertos en caché: Para conjuntos de datos multimodales
La diferenciación competitiva de Pure Storage
- Pila de kernel de Linux optimizado para flash: Menor utilización de CPU
- Geometría RAID dinámica: Mantener un tiempo de actividad alto durante los picos de ingesta
- API de organización de cargas de trabajo de AI: Automatización de la ubicación de datos basada en la topología del clúster de GPU
Al tratar el almacenamiento como un coprocesador de GPU, Pure Storage permite a las empresas maximizar el potencial de su infraestructura de AI.
Pautas de implementación
Para alinear el rendimiento de GPU y almacenamiento, considere el siguiente ejemplo de Python:
Marcos RAG de varios agentes
La llegada de los LLM ha impulsado el desarrollo de paradigmas avanzados, como agentes de AI y sistemas RAG multiagentes. A diferencia de los procesos RAG convencionales, que realizan una recuperación de un solo paso de una fuente de conocimiento externa solitaria, los marcos RAG de múltiples agentes organizan la recuperación a través de varios agentes especializados, cada uno accediendo a distintas fuentes de datos. Esta arquitectura aumenta significativamente la complejidad y las demandas de I/O de almacenamiento de la carga de datos y el control para guardar y restaurar el estado actual del modelo durante la capacitación.
El rendimiento de la carga de datos está influenciado por varios factores de bajo nivel:
- Cargando la composición del proceso: Implica la ejecución secuencial o paralela de las operaciones de I/O almacenamiento y las etapas 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 (p. ej., acceso secuencial frente a 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 de I/O.
El rendimiento de los Checkpointing se ve influenciado por los siguientes factores:
- Manejo eficiente de datos: El control en la capacitación de modelos a gran escala exige un ancho de banda de lectura y escritura alto para minimizar las interrupciones de capacitación durante las operaciones de almacenamiento y restauración.
- Archivos de control: Por lo general, los puntos de control están compuestos por uno o más archivos, y cada archivo se escribe mediante un proceso o subproceso dedicado, y se adhiere a un modelo de un solo escritor para garantizar la consistencia.
- Alta sobrecarga de almacenamiento: Para modelos grandes y trabajos de capacitación prolongados, los requisitos de almacenamiento agregados para los puntos de control periódicos pueden ser sustanciales, lo que requiere soluciones de almacenamiento optimizadas y programación I/O para administrar la amplificación de la escritura y la utilización del almacenamiento flash de manera efectiva.
Los parámetros clave que afectan la eficiencia I/O de almacenamiento incluyen los tamaños de muestra y lote, la simultaneidad (cantidad de subprocesos de lectores y escritores), el protocolo I/O y la estrategia de paralelismo, las operaciones de lectura asíncrona y la eficacia de las capas de almacenamiento en caché. La optimización de estos componentes es fundamental para mantener la utilización de GPU y garantizar un rendimiento de capacitación escalable en sistemas RAG de múltiples agentes.
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