Yapay Zekâ İş Yükleri İçin Depolama Mimarisi Seçimi
GPU’lar ne kadar hızlı olursa olsun, veriyi yeterince hızlı besleyemeyen bir depolama katmanı tüm yatırımı darboğaza sokar.
İş yükünü tanıyın
Model eğitimi çok sayıda küçük dosyayı paralel okur; çıkarım ise düşük gecikmeye ihtiyaç duyar. Arşiv ve yedekleme ise kapasite ve maliyet odaklıdır. Tek bir depolama tipi bu ihtiyaçların hepsine uymaz.
Katmanlı yaklaşım
Sıcak veriler için yüksek performanslı paralel dosya sistemi veya NVMe tabanlı depolama, ılık veriler için nesne depolama, soğuk veriler için düşük maliyetli arşiv katmanı kullanın. Politikalar veriyi katmanlar arasında otomatik taşımalıdır.
Hibrit senaryolar
Hassas veriler kurum içinde tutulurken patlamalı eğitim işleri için bulut kapasitesi kullanılabilir. Bu modelde veri taşıma maliyeti ve senkronizasyon stratejisi baştan planlanmalıdır.