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人工智能#xff08;Artificial Intelligence#xff09;#xff0c;英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
行业特点
AI场景中80%以上是小文件#xff0c;以非结构化数据为…
· AI融万物之势席卷而来 ·
人工智能Artificial Intelligence英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
行业特点
AI场景中80%以上是小文件以非结构化数据为主。模型训练是一个非常耗时的任务训练学习过程中需对数据进行频繁读取尤其是在大规模数据集上进行训练时。使用容器/云来加速学习模型的训练过程可提高效率和节约时间。
应用领域
应用于各个领域包括医疗、金融、交通、农业、教育、制造等。它们可以通过分析海量数据来提取有价值的信息和洞察并辅助决策、优化业务流程和改进产品与服务。 · 全闪SDS打造容器云存储平台 ·
在当今快节奏的科技发展中机器学习作为一项重要的技术和应用领域正得到越来越多的关注。然而机器学习模型的训练过程是一个非常耗时的任务尤其是在大规模数据集上进行训练时。为了提高效率和节约时间使用容器/云来加速机器学习模型的训练过程成为了一种主流的方法。
首先在模型训练过程中使用容器/云可以轻松地创建一个包含机器学习环境和所需库的隔离环境。在传统的机器学习训练我们经常遇到各种依赖库版本不一致导致的问题而使用容器/云可以规避这些问题。
其次在机器学习的研究和应用中常常需要通过并行计算来加速模型的训练过程。通过使用容器编排工具(如Kubernetes)和容器我们可以轻松地在多台机器上运行分布式模型训练任务。充分利用了多台机器上的计算资源提高了计算效率。
综上所述使用容器/云加速机器学习模型训练过程是一种有效的方法。通过创建隔离环境、方便分布式训练和兼容不同硬件平台可以提高训练效率节约时间和资源。 而存储系统作为容器/云的底座支撑需求通常表现为以下几个方面
1.全面对接云生态
存储系统需要与主流云、容器、虚拟化平台全面对接配合云平台提供动态弹性的扩展能力与云平台快速增长的租户分配、业务系统部署、业务数据和共享文件激增等应用情况相匹配。
2.高性能
保证云底层存储系统的IO、带宽、延时不成为瓶颈可满足上层不同应用的业务需求。
3.适配多业务弹性扩展
云平台需要承载多样化的用户应用对存储资源池的访问涵盖文件共享、块存储、高带宽传输等方式并且业务对容量的需求也是逐年递增的因此存储系统必须提供多种接口模式以及便捷的扩容能力简化系统人员对存储资源池扩容的操作过程。
4.高可靠
提供成熟、稳定的存储资源池具备多样化的数据保护能力在软硬件匹配度、设备运行可靠性、系统故障恢复能力等方面都要经过严格的测试验证以保证存储资源池为云平台提供安全可靠的数据存储支持最大限度避免数据丢失的风险。 ·FASS全闪存储助力构建容器云底座·
AI发展的浪潮中高性能全闪存储作为IaaSInfrastructure as a Service基础设施即服务关键基础设施平台设备具有重要的应用和优势特别是在处理大规模数据、高并发访问以及对存储性能和稳定性要求较高的场景下。
将AI模型部署到云端或容器中是一种主流的做法有助于提高模型的可扩展性、灵活性和性能。
存储系统作为云平台底层的IT资源对平台的高效、稳定运行起着非常关键的支撑作用。存储系统与主流云、容器、虚拟化平台全面对接配合云平台提供动态弹性扩展以及高IO、高带宽、低延时的能力与云平台快速增长的租户分配、业务系统部署、业务数据和共享文件激增等应用情况相匹配。
FASS全闪分布式块存储系统
TaoCloud自研的FASS高性能全闪存储凭借其高性能、高可靠和易扩展的能力成为满足这一需求的理想选择。 1.云原生持久化存储的对接
在云原生架构下FASS可以作为持久化存储的基础设施。在典型的K8s容器环境中FASS通过CSI插件解决了容器的瞬时性问题可以实现有状态应用程序在容器或 POD 停止、重新启动和移动到其他物理服务器期间持续存在为AI应用提供可靠的存储基础。
2.虚拟化平台的集成
在虚拟化平台中FASS可以作为虚拟机的后端存储为虚拟化环境提供快速的存储访问和高性能的数据处理能力。通过与虚拟化管理系统集成可以实现对存储资源的灵活调配和管理提高整个虚拟化环境的性能和效率。
3.裸金属服务器的支持
在一些对性能和资源要求较高的AI场景下可能会选择使用裸金属服务器来部署AI工作负载。FASS可以直接与裸金属服务器集成为AI应用提供稳定、高效的存储服务同时满足裸金属服务器对于性能和可靠性的要求。
4.高速存储与处理大规模数据
AI应用通常需要处理大规模的数据包括训练数据集和推理过程中的输入数据。FASS具有较高的读写速度和低延迟能够满足AI系统对于大规模数据的高速存取需求提高数据处理效率。
5.灵活的数据保护
FASS可提供多种冗余机制副本可以提供更高的性能表现纠删码EC则可以提供容量和成本的综合性价比选择从而满足用户不同性能、不同容量、不同成本的项目需求。无论副本还是EC都可以保障在部分集群节点故障时1n/2视冗余类型仍然提供持续的数据访问支持。
同时还具备QoS、快照、故障域、自动精简配置等丰富的高级功能完美解决故障恢复、数据安全、系统可靠性、容量利用率等各种问题全面提升用户使用体验。
6.多协议支持
FASS存储支持标准的iSCSI、NVMe-oF or TCP存储访问协议可根据用户现有环境选择基于以太网或Infiniband网络为业务应用场景提供高性能块存储服务。
7.支持高并发访问
AI系统往往需要支持大量的并发访问特别是在模型训练和推理阶段。FASS具有并发读写的能力能够满足多个用户或任务同时对存储系统的访问需求保证系统的稳定性和性能。
综上所述FASS在AI场景下具有重要的应用和优势可以为AI系统提供稳定、高效、弹性和安全的数据存储底座为AI应用的发展和应用提供坚实的基础支撑。 ·高效存储解决方案助企冲上云霄·
在AI应用中存储解决方案是至关重要的因为大量的数据需要被读取、处理和存储。在非结构化数据飞速增长的时代高性能分布式存储更适用于大规模数据存储和处理常用于分布式AI训练任务。选择适当的存储解决方案可为AI工作提供高性能、高可靠、低延时、高可扩展的数据支撑平台。
下期预告——一个完整的AI工作流程由数据采集、数据准备、模型训练、推理、归档等几个关键阶段构成在AI模型生成过程中训练阶段关系到生成模型的时效性及可用性。我们将根据AI训练性能及容量等不同规模的需求打造具有针对性的存储解决方案。
敬请期待
