스토리지 백엔드 개요

AI용 AI 스토리지 백엔드는 AI 워크로드와 관련된 방대한 양의 데이터를 저장, 검색 및 관리하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소와 AI가 이러한 스토리지 구성 요소와 통신할 수 있도록 하는 인프라를 포함합니다.

스토리지 백엔드의 주요 측면은 다음과 같습니다.

고성능 스토리지 장치: 딥 러닝과 같은 AI 작업의 집약적인 데이터 처리 요구 사항을 처리하는 데 필수적인 높은 I/O 처리량에 최적화되어 있습니다. 여기에는 모델 학습 중에 데이터에 대한 빠른 액세스를 촉진하고 대규모 데이터 세트의 스토리지 요구 사항을 수용하도록 설계된 고성능 스토리지 장치가 포함됩니다. 이러한 저장 장치는 다음을 제공해야 합니다.

데이터 관리 기능: 효율적인 데이터 쿼리, 인덱싱 및 검색을 지원하며 AI 워크플로에서 전처리 및 기능 추출 시간을 최소화하고 추론 중 빠른 데이터 액세스를 촉진하는 데 중요합니다.

확장성: 증가하는 데이터 볼륨을 수용하고 시간이 지남에 따라 방대한 양의 데이터를 효율적으로 관리 및 저장하여 대규모 데이터 세트가 포함되는 경우가 많은 AI 워크로드를 지원합니다.

스토리지 백엔드 패브릭: GPU와 스토리지 디바이스 간의 연결을 제공하는 라우팅 및 스위칭 인프라입니다. 이러한 통합을 통해 스토리지와 컴퓨팅 리소스 간에 데이터를 효율적으로 전송하여 전반적인 AI 워크플로 성능을 최적화할 수 있습니다. 스토리지 백엔드의 성능은 AI/ML 워크플로우의 효율성과 JCT에 큰 영향을 미칩니다. 데이터에 대한 빠른 액세스를 제공하는 스토리지 백엔드는 AI/ML 모델 훈련 시간을 크게 줄일 수 있습니다.