Как высокопроизводительные SSD-накопители ускоряют работу генеративного ИИ?Как выбрать SSD-накопитель: подробное руководство

Описание

• Что такое генеративный ИИ?
• Роль SSD в генеративном ИИ
• Кому нужны высокопроизводительные SSD-накопители?
• Почему традиционные устройства хранения данных больше не подходят для генеративного ИИ?
• Как выбрать SSD-накопитель, подходящий для генеративного ИИ?
• Твердотельный накопитель T-CREATE CLASSIC H514 M.2 PCIe 5.0
• Заключение

 

Что такое генеративный ИИ?

Генеративный ИИ, это тип искусственного интеллекта, основанный на технологиях машинного обучения и глубокого обучения.Он обучается на огромных объемах данных, изучает языковые правила, особенности изображений и структуру контента. После чего может «генерировать» совершенно новые тексты, изображения, музыку, видео и даже программный код.

В отличие от традиционного ИИ, который генерирует единственный ответ на основе входных данных, основная ценность генеративного ИИ заключается в его «творческих способностях».Он не просто выдает фиксированные ответы на основе существующих данных, а способен создавать оригинальный и практичный контент в соответствии с потребностями пользователей. Генеративный искусственный интеллект широко применяется в таких областях, как создание контента, дизайн и производство, разработка программного обеспечения, маркетинговое планирование и образование.

В настоящее время к часто используемым инструментам генеративного ИИ относятся:

• ChatGPT (генерация текста и диалогов)
• Gemini (мультимодальная модель ИИ)
• Perplexity (поиск и ответы на вопросы с помощью ИИ)
• Sora (генерация видео по текстовому запросу)
• Midjourney (генерация изображений с помощью ИИ)
• Copilot (помощь в программировании и офисных задачах)

 

2. Роль SSD в генеративном ИИ

Помимо топовых графических процессоров GPU, ключевую роль в приложениях генеративного искусственного интеллекта также играют твердотельные SSD-накопители.SSD-накопители большой емкости позволяют не только хранить огромные обучающие массивы данных и файлы моделей, но и эффективно снижать задержки и повышать общую эффективность обработки данных за счет механизма предварительной записи в высокоскоростной кэш с последующей пакетной записью в ячейки памяти, что обеспечивает стабильную и высокую производительность GPU.

Поэтому высокая пропускная способность, высокий IOPS и низкие задержки становятся ключевыми требованиями, необходимыми для систем хранения данных в генеративном ИИ.
 

• Высокая пропускная способность (Bandwidth): влияет на эффективность загрузки больших массивов данных и моделей.
• IOPS (количество операций ввода-вывода в секунду): влияет на плавность работы модели при выводе результатов и на качество взаимодействия в режиме реального времени.
• Низкие задержки (Latency): определяют время отклика данных, что, в свою очередь, влияет на скорость инференса модели и плавность взаимодействия в реальном времени.

 

3. Где используются высокопроизводительные SSD-накопители?

Когда рабочий процесс связан с чтением больших объемов данных и вычислениями моделей, производительность системы хранения напрямую влияет на общую эффективность и скорость отклика. Ниже приведены несколько примеров рабочих сценариев генеративного ИИ, в которых требования к производительности хранения особенно высоки:
 

Обучение больших языковых моделей (Large Language Model, LLM)

В настоящее время многие инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Bard и Bing Chat, используют большие языковые модели в качестве своей основы.В процессе обучения большие языковые модели многократно считывают огромные базы языковых данных и файлы моделей. Если система хранения данных недостаточно быстрая, GPU может простаивать в ожидании данных, что приводит к неэффективному использованию дорогостоящих вычислительных ресурсов.
Таким образом, SSD-накопители с высокой пропускной способностью, высоким показателем IOPS и низкими задержками способны обеспечивать своевременную подачу данных в оперативную память и GPU, поддерживая бесперебойный процесс обучения. Это делает их незаменимыми компонентами в инфраструктуре больших языковых моделей LLM.
 

Генерация изображений/анимации

В процессе генерации изображений и анимации системе необходимо часто загружать крупные файлы моделей и большие объемы исходных данных.Когда проект включает в себя изображения с разрешением 4K или выше, многослойные файлы или длинные последовательности кадров, операции чтения и записи данных приобретают крайне случайный и интенсивный характер.
В данном случае такие характеристики SSD, как высокий IOPS, высокая пропускная способность и низкие задержки, напрямую влияют на скорость загрузки моделей и эффективность их генерации.Если производительность системы хранения оказывается недостаточной, то это может привести к тому, что GPU будет простаивать в ожидании данных, увеличивая время обработки и снижая общую плавность всего рабочего процесса.Следовательно, высокопроизводительные SSD-накопители большой емкости являются важной основой для приложений по созданию изображений и анимации.

 

4. Почему традиционные устройства хранения данных больше не подходят для генеративного ИИ?

В системах генеративного ИИ (по мере того как масштаб моделей увеличивается от миллиардов (7 млрд) параметров до десятков, сотен миллиардов и даже до триллионов) объем данных и требования к операциям чтения и записи резко возрастают. Это предъявляет все более высокие требования к скорости хранения, числу операций ввода‑вывода в секунду (IOPS) и задержкам.
 

• Традиционные жесткие диски (HDD) используют вращающиеся магнитные пластины для чтения и записи данных, поэтому имеют высокие задержки и слабые возможности случайного доступа, из-за чего не могут удовлетворять потребностям GPU в высокоскоростном потоке данных при обучении и инференсе крупных моделей.
• Из-за ограниченной пропускной способности интерфейса и недостаточной скорости чтения и записи SATA SSD-накопители могут становиться «слабым» местом при одновременной работе с несколькими задачами или при интенсивном инференсе.

Поэтому, генеративному ИИ необходимы SSD-накопители NVMe с высокой пропускной способностью, большим числом операций ввода‑вывода в секунду (IOPS) и низкими задержками, чтобы обеспечивать непрерывную и эффективную работу GPU, быстро загружать крупные модели и наборы данных, а также поддерживать режим взаимодействия и инференс, полностью раскрывая вычислительный потенциал ИИ.

 

тип накопителя	Задержки	IOPS (Approx.)	Пропускная способность
HDD	Около 5–10 мс	Около 80–160 IOPS	Около 100–200 Мбайт/с
SATA SSD	Около 0,1–0,5 мс	Около 50 000–100 000 IOPS	Около 500–550 Мбайт/с
PCIe NVMe SSD	Около 0,01–0,05 мс👍	Около 100 000–1 000 000 IOPS👍	Около 3000–14 000 Мбайт/с👍

 

5. Как выбрать SSD-накопитель, подходящий для генеративного ИИ?

 

1. Высокая производительность случайного чтения и записи (IOPS)
2. Низкие задержки и высокая стабильность
3. Высокая пропускная способность
4. Большая емкость
5. Интерфейс PCIe

 

6. Твердотельный накопитель T-CREATE CLASSIC H514 M.2 PCIe 5.0

Первый Gen5 SSD от бренда для создателей контента с максимальной скоростью чтения и записи до 14 200/13 500 Мбайт/с.

• Большая емкость в 4 Тбайта позволяет системе развертывать большие языковые модели от 7 до 175 млрд параметров, удовлетворяя разнообразные творческие потребности, такие как видеомонтаж, редактирование изображений, спецэффекты и 3D-моделирование.
• Усовершенствованный 6-нм контроллер технологического процесса снижает задержку чтения и записи, а также повышает общую эффективность работы системы.

 

7. Заключение

В эпоху стремительного развития искусственного интеллекта значение устройств хранения данных заметно возросло. Будь то обучение больших моделей, генерация изображений и видео или проведение поиска и анализа данных в реальном времени, все это требует постоянного чтения и записи огромных объемов данных.Если скорость хранения не успевает за вычислениями, то дорогостоящие вычислительные ресурсы могут быть вынуждены простаивать, что снижает общую эффективность.
Таким образом, твердотельные накопители SSD развиваются в направлении увеличения емкости, повышения скорости и снижения энергопотребления, чтобы удовлетворять потребностям как автономных приложений, так и крупных центров обработки данных.По мере роста объемов данных твердотельные SSD-накопители перестают быть просто вспомогательными компонентами и становятся незаменимыми ключевыми элементами инфраструктуры ИИ.Выбор подходящего SSD не только повышает скорость обработки данных, но и создает более стабильную и масштабируемую основу для приложений искусственного интеллекта.