मॉडेल ट्रेनिंगमध्ये स्टोरेजला मुख्य अडचण बनू देऊ नका

असे म्हटले जाते की तंत्रज्ञान कंपन्या एकतर GPUs साठी किंवा ते मिळवण्याच्या मार्गावर आहेत.एप्रिलमध्ये, टेस्लाचे सीईओ एलोन मस्क यांनी 10,000 GPU खरेदी केले आणि सांगितले की कंपनी NVIDIA कडून मोठ्या प्रमाणात GPU खरेदी करणे सुरू ठेवेल.एंटरप्राइझच्या बाजूने, गुंतवणुकीवर जास्तीत जास्त परतावा मिळवण्यासाठी GPU चा सतत वापर केला जातो याची खात्री करण्यासाठी IT कर्मचारी देखील जोरदार प्रयत्न करत आहेत.तथापि, काही कंपन्यांना असे आढळून येते की GPU ची संख्या वाढत असताना, GPU आळशीपणा अधिक तीव्र होतो.

जर इतिहासाने आपल्याला उच्च-कार्यक्षमता संगणन (HPC) बद्दल काही शिकवले असेल, तर ते म्हणजे गणनेवर जास्त लक्ष केंद्रित करण्याच्या खर्चावर स्टोरेज आणि नेटवर्किंगचा त्याग केला जाऊ नये.जर स्टोरेज कार्यक्षमतेने संगणकीय युनिट्समध्ये डेटा हस्तांतरित करू शकत नाही, जरी तुमच्याकडे जगातील सर्वाधिक GPU असले तरीही, तुम्ही इष्टतम कार्यक्षमता प्राप्त करू शकणार नाही.

स्मॉल वर्ल्ड बिग डेटाचे विश्लेषक माईक मॅचेट यांच्या मते, लहान मॉडेल मेमरी (RAM) मध्ये कार्यान्वित केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे गणनेवर अधिक लक्ष केंद्रित केले जाऊ शकते.तथापि, अब्जावधी नोड्स असलेले ChatGPT सारखे मोठे मॉडेल जास्त किमतीमुळे मेमरीमध्ये साठवले जाऊ शकत नाहीत.

“तुम्ही अब्जावधी नोडस् मेमरीमध्ये बसवू शकत नाही, त्यामुळे स्टोरेज आणखी महत्त्वाचे बनते,” मॅचेट म्हणतात.दुर्दैवाने, नियोजन प्रक्रियेदरम्यान डेटा स्टोरेजकडे अनेकदा दुर्लक्ष केले जाते.

सर्वसाधारणपणे, वापराच्या बाबतीत विचार न करता, मॉडेल प्रशिक्षण प्रक्रियेत चार सामान्य मुद्दे आहेत:

1. मॉडेल प्रशिक्षण
2. अनुमान अर्ज
3. डेटा स्टोरेज
4. प्रवेगक संगणन

मॉडेल तयार करताना आणि उपयोजित करताना, बहुतेक आवश्यकता क्विक प्रूफ-ऑफ-संकल्पना (POC) किंवा मॉडेल प्रशिक्षण सुरू करण्यासाठी चाचणी वातावरणास प्राधान्य देतात, डेटा संचयनाच्या गरजांना सर्वोच्च विचारात घेतले जात नाही.

तथापि, प्रशिक्षण किंवा अनुमान उपयोजन काही महिने किंवा वर्षांपर्यंत टिकू शकते या वस्तुस्थितीत आव्हान आहे.या काळात अनेक कंपन्या त्यांच्या मॉडेलचा आकार वेगाने वाढवतात आणि वाढत्या मॉडेल्स आणि डेटासेटला सामावून घेण्यासाठी पायाभूत सुविधांचा विस्तार करणे आवश्यक आहे.

लाखो ML प्रशिक्षण वर्कलोड्सवर Google कडून केलेल्या संशोधनातून असे दिसून आले आहे की प्रशिक्षणाचा सरासरी 30% वेळ इनपुट डेटा पाइपलाइनवर खर्च केला जातो.मागील संशोधनाने प्रशिक्षणाला गती देण्यासाठी GPUs ऑप्टिमाइझ करण्यावर लक्ष केंद्रित केले असताना, डेटा पाइपलाइनच्या विविध भागांना अनुकूल करण्यामध्ये अनेक आव्हाने अजूनही आहेत.जेव्हा तुमच्याकडे महत्त्वपूर्ण संगणकीय शक्ती असते, तेव्हा परिणाम मिळविण्यासाठी तुम्ही गणनामध्ये डेटा किती लवकर पुरवू शकता हे खरे अडथळे बनते.

विशेषत:, डेटा स्टोरेज आणि मॅनेजमेंटमधील आव्हानांना डेटा वाढीसाठी नियोजन आवश्यक आहे, ज्यामुळे तुमची प्रगती होत असताना तुम्हाला डेटाचे मूल्य सतत काढता येते, विशेषत: जेव्हा तुम्ही डीप लर्निंग आणि न्यूरल नेटवर्क्स सारख्या अधिक प्रगत वापर प्रकरणांमध्ये प्रवेश करता, ज्यांना जास्त मागणी असते. क्षमता, कार्यप्रदर्शन आणि स्केलेबिलिटीच्या दृष्टीने स्टोरेज.

विशेषतः:

स्केलेबिलिटी
मशीन लर्निंगसाठी मोठ्या प्रमाणात डेटा हाताळणे आवश्यक आहे आणि डेटाचे प्रमाण जसजसे वाढते तसतसे मॉडेल्सची अचूकता देखील सुधारते.याचा अर्थ व्यवसायांनी दररोज अधिक डेटा संकलित आणि संग्रहित करणे आवश्यक आहे.जेव्हा स्टोरेज स्केल करू शकत नाही, तेव्हा डेटा-केंद्रित वर्कलोड अडथळे निर्माण करतात, कार्यप्रदर्शन मर्यादित करतात आणि परिणामी GPU निष्क्रिय वेळ महाग होतो.

लवचिकता
एकाच प्रकारच्या वातावरणापुरते मर्यादित न राहता विविध प्रणालींच्या गरजा पूर्ण करण्यासाठी एकाधिक प्रोटोकॉल्ससाठी (NFS, SMB, HTTP, FTP, HDFS आणि S3 सह) लवचिक समर्थन आवश्यक आहे.

विलंब
मॉडेल तयार करण्यासाठी आणि वापरण्यासाठी I/O लेटन्सी महत्त्वपूर्ण आहे कारण डेटा अनेक वेळा वाचला आणि पुन्हा वाचला जातो.I/O लेटन्सी कमी केल्याने मॉडेलचा प्रशिक्षण वेळ दिवस किंवा महिन्यांनी कमी होऊ शकतो.जलद मॉडेल विकास थेट मोठ्या व्यावसायिक फायद्यांमध्ये अनुवादित करतो.

थ्रूपुट
कार्यक्षम मॉडेल प्रशिक्षणासाठी स्टोरेज सिस्टमचे थ्रूपुट महत्त्वपूर्ण आहे.प्रशिक्षण प्रक्रियेमध्ये मोठ्या प्रमाणात डेटा असतो, विशेषत: प्रति तास टेराबाइट्समध्ये.

समांतर प्रवेश
उच्च थ्रूपुट प्राप्त करण्यासाठी, प्रशिक्षण मॉडेल क्रियाकलापांना अनेक समांतर कार्यांमध्ये विभाजित करतात.याचा अर्थ असा होतो की मशीन लर्निंग अल्गोरिदम एकाच वेळी अनेक प्रक्रियांमधून (संभाव्यत: एकाधिक भौतिक सर्व्हरवर) समान फाइल्समध्ये प्रवेश करतात.स्टोरेज सिस्टमने कामगिरीशी तडजोड न करता समवर्ती मागण्या हाताळल्या पाहिजेत.

कमी विलंबता, उच्च थ्रूपुट आणि मोठ्या प्रमाणात समांतर I/O मध्ये त्याच्या उत्कृष्ट क्षमतांसह, Dell PowerScale हे GPU-प्रवेगक संगणनासाठी एक आदर्श स्टोरेज पूरक आहे.पॉवरस्केल बहु-टेराबाइट डेटासेट प्रशिक्षित आणि चाचणी करणार्‍या विश्लेषण मॉडेलसाठी लागणारा वेळ प्रभावीपणे कमी करते.पॉवरस्केल ऑल-फ्लॅश स्टोरेजमध्ये, I/O अडथळे दूर करून, बँडविड्थ 18 पटीने वाढते आणि मोठ्या प्रमाणात असंरचित डेटाचे मूल्य वेगवान आणि अनलॉक करण्यासाठी विद्यमान Isilon क्लस्टर्समध्ये जोडले जाऊ शकते.

शिवाय, पॉवरस्केलची मल्टी-प्रोटोकॉल ऍक्सेस क्षमता वर्कलोड्स चालविण्यासाठी अमर्यादित लवचिकता प्रदान करते, ज्यामुळे डेटा एका प्रोटोकॉलचा वापर करून संग्रहित केला जाऊ शकतो आणि दुसरा वापरून प्रवेश करता येतो.विशेषत:, पॉवरस्केल प्लॅटफॉर्मची शक्तिशाली वैशिष्ट्ये, लवचिकता, स्केलेबिलिटी आणि एंटरप्राइझ-ग्रेड कार्यक्षमता पुढील आव्हानांना तोंड देण्यास मदत करतात:

- मॉडेल प्रशिक्षण चक्र कमी करून 2.7 पट पर्यंत नवकल्पना वाढवा.

- I/O अडथळे दूर करा आणि जलद मॉडेल प्रशिक्षण आणि प्रमाणीकरण, सुधारित मॉडेल अचूकता, वर्धित डेटा विज्ञान उत्पादकता आणि एंटरप्राइझ-ग्रेड वैशिष्ट्ये, उच्च कार्यक्षमता, समनुरूपता आणि स्केलेबिलिटीचा लाभ घेऊन संगणकीय गुंतवणुकीवर जास्तीत जास्त परतावा प्रदान करा.एका क्लस्टरमध्ये 119 PB पर्यंत प्रभावी स्टोरेज क्षमतेचा लाभ घेऊन सखोल, उच्च-रिझोल्यूशन डेटासेटसह मॉडेल अचूकता वाढवा.

- लहान आणि स्वतंत्रपणे मोजणी आणि संचयन सुरू करून, मजबूत डेटा संरक्षण आणि सुरक्षा पर्याय प्रदान करून मोठ्या प्रमाणावर तैनाती साध्य करा.

- जलद, कमी-जोखीम उपयोजनांसाठी इन-प्लेस अॅनालिटिक्स आणि पूर्व-प्रमाणित उपायांसह डेटा विज्ञान उत्पादकता सुधारा.

- NVIDIA DGX सिस्टमसह NVIDIA GPU प्रवेग आणि संदर्भ आर्किटेक्चर्ससह सर्वोत्तम-प्रजनन तंत्रज्ञानावर आधारित सिद्ध डिझाइन्सचा लाभ घेत आहे.पॉवरस्केलची उच्च कार्यक्षमता आणि एकरूपता डेटा संपादन आणि तयारीपासून ते मॉडेल प्रशिक्षण आणि अनुमानापर्यंत, मशीन लर्निंगच्या प्रत्येक टप्प्यावर स्टोरेज कार्यप्रदर्शन आवश्यकता पूर्ण करते.OneFS ऑपरेटिंग सिस्टमसह, सर्व नोड्स एकाच OneFS-चालित क्लस्टरमध्ये अखंडपणे कार्य करू शकतात, एंटरप्राइझ-स्तरीय वैशिष्ट्यांसह जसे की कामगिरी व्यवस्थापन, डेटा व्यवस्थापन, सुरक्षा आणि डेटा संरक्षण, मॉडेल प्रशिक्षण जलद पूर्ण करणे आणि व्यवसायांसाठी प्रमाणीकरण सक्षम करणे.