Cơ sở hạ tầng AI: Chọn lựa lưu trữ cho học máy

Xây dựng hệ thống AI và machine learning thành công đòi hỏi nhiều hơn là tính toán mạnh mẽ - nó đòa hỏi một nền tảng lưu trữ mạnh mẻ, hiệu suất cao. Không có kiến trúc lưu trữ đúng, các mô hình của bạn lãng phí thời gian huấn luyện giá trị chờ đợi dữ liệu được tải. Chương trình dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các tùy chọn lưu trữ thiết yếu cho AI và các khối lượng công việc tính toán hiệu suất cao (HPC). Bạn sẽ học cách sắp xếp khả năng lưu trữ với các yêu cầu độc đáo của việc chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình và suy luận. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm lưu trữ cơ bản, bao gồm lưu trệu khối, file và đối tượng cho các workload AI. - Phân tích yêu cầu lưu trữ cho mỗi giai đoạn của chu kỳ sống học máy. - Đánh giá các chỉ số hiệu suất chính như thông lượng, IOPS và độ trễ cho đào tạo quy mô lớn. - Cấu hình bộ nhớ đệm hiệu suất cao và cấu trúc lưu trữ hồ dữ liệu để giảm thiểu thời gian thụ động GPU. - Tìm hiểu nhu cầu lưu trữ cơ sở dữ liệu vector hiện đại và kiến trúc lưu trện đám mây lai. - Chọn các tầng lưu trữ có hiệu quả kinh tế và có thể mở rộng nhất cho việc lưu trùng dữ liệu AI dài hạn. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa lưu trữ cốt lõi và tiến hành so sánh các mô hình kiến trúc cụ thể cho các đường ống huấn luyện và suy luận. Các bài học viết và các bước đi khái niệm hướng dẫn bạn qua các kịch bản thế giới thực và các chiến lược tối ưu hóa mà không có điều kiện tiên quyết phức tạp. Lớp học này được thiết kế cho các kiến trúc sư đám mây mới bắt đầu, quản trị viên hệ thống và kỹ sư dữ liệu muốn hiểu về mặt cơ sở hạ tầng của AI. Không cần kinh nghiệm kỹ thuật lưu trữ trước đó. Bắt đầu xây dựng một nền tảng AI nhanh hơn, hiệu quả hơn cho các dự án AI của bạn ngay hôm nay.