El almacenamiento de IA se refiere a sistemas y arquitecturas de almacenamiento especializados (tanto de hardware como de software) diseñados para satisfacer los exigentes requisitos de las cargas de trabajo de la inteligencia artificial (IA). Estas cargas de trabajo suelen incluir conjuntos de datos masivos, procesamiento de alta velocidad y analíticas en tiempo real, lo que hace que las soluciones de almacenamiento tradicionales sean insuficientes. Los sistemas de almacenamiento de IA están optimizados para la escalabilidad, el rendimiento y la integración con los flujos de trabajo del aprendizaje automático (ML) y el aprendizaje profundo (AP).
Por qué es importante el almacenamiento de IA
Cada proyecto de IA, desde el entrenamiento de modelos de lenguaje grande hasta el desarrollo del reconocimiento avanzado de imágenes, se basa en una gran cantidad de datos. El éxito de estas iniciativas de IA requiere una infraestructura de datos sólida y fiable para gestionar, almacenar y proporcionar los datos necesarios. Un reciente estudio de IDC ha revelado que las empresas consideran que su infraestructura es una de las máximas prioridades para pasar de la experimentación GenAI a la adopción generalizada de la IA en toda su empresa y su pila de TI.
Sin embargo, incluso centrarse en los cambios infraestructurales sigue planteando retos. Muchas organizaciones se centran en configurar y optimizar las GPU para las tareas basadas en la IA que requieren un uso intensivo de computación. A medida que avanzan con sus proyectos de IA, normalmente se enfrentan a retos relacionados con el almacenamiento en relación con la accesibilidad, el rendimiento y la escalabilidad de los datos. Sus sistemas de almacenamiento pueden experimentar cuellos de botella en el rendimiento y carecer de la capacidad de mantener las GPU totalmente utilizadas para un entrenamiento e implementación rápidos de la IA. Estos sistemas pueden tener dificultades para proporcionar un alto rendimiento en las cargas de trabajo de medios mixtos, lo que es necesario para garantizar una recuperación rápida de los datos para la IA sin sacrificar la velocidad. También pueden ser demasiado complejas de gestionar y carecer de un escalamiento energéticamente eficiente, lo que les permitiría crecer con las demandas de la IA sin un pico en el consumo energético.
El almacenamiento de IA proporciona la capacidad, el rendimiento y la flexibilidad necesarios para soportar las aplicaciones impulsadas por la IA. Su importancia radica en permitir que las organizaciones aprovechen el poder de la IA gestionando de manera eficiente los grandes y complejos conjuntos de datos que impulsan el entrenamiento, la inferencia y otros procesos de IA.
En qué se diferencia el almacenamiento de IA del almacenamiento tradicional
El almacenamiento de IA difiere del almacenamiento de datos tradicional de varias maneras:
- Volumen y variedad de datos: Las aplicaciones de IA necesitan manejar grandes cantidades de datos no estructurados, como imágenes, vídeos y datos de sensores, mientras que el almacenamiento tradicional se centra principalmente en datos estructurados, como bases de datos y archivos.
- Alto rendimiento: El almacenamiento de IA prioriza las IOPS altas y la baja latencia para soportar el procesamiento de datos en tiempo real, a diferencia del almacenamiento tradicional, que puede priorizar el coste o la capacidad en lugar de la velocidad.
- Paralelismo: Los sistemas de IA tienen que procesar los datos en paralelo entre nodos distribuidos, exigiendo arquitecturas avanzadas como el almacenamiento de objetos o los sistemas de archivos paralelos.
- Integración perfecta: Las soluciones de almacenamiento de IA están diseñadas para trabajar estrechamente con los marcos de IA (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch) y los aceleradores (por ejemplo, GPU, TPU).
Cómo funciona el almacenamiento de IA
El almacenamiento de IA utiliza arquitecturas escalables, como el almacenamiento de objetos y los sistemas de archivos paralelos, para gestionar el crecimiento exponencial de los datos. Estos sistemas distribuyen datos en múltiples nodos de almacenamiento, lo que garantiza que los datos estén siempre disponibles y puedan procesarse en paralelo por las aplicaciones de IA.
El almacenamiento de IA también utiliza tecnologías como la memoria exprés no volátil (NVMe) y las unidades de estado sólido (SSD) para la recuperación de datos de alta velocidad, lo que reduce la latencia durante el entrenamiento o las tareas de inferencia y admite el movimiento de datos de alto ancho de banda, lo que es crucial para el entrenamiento de grandes modelos de IA.
Las cargas de trabajo de IA suelen requerir soluciones de almacenamiento por niveles para equilibrar costes y rendimiento. Los datos a los que se accede con frecuencia se almacenan en un almacenamiento de alta velocidad, mientras que los datos a los que se accede con poca frecuencia se archivan en un almacenamiento más lento y rentable.
El papel de la IA y el ML en la optimización de las soluciones de almacenamiento
Así es exactamente como la IA y el ML optimizan las soluciones de almacenamiento:
Análisis predictivos
Los algoritmos de IA y ML analizan los patrones de uso para predecir las necesidades futuras de almacenamiento, lo que permite el escalamiento proactivo y la asignación de recursos. Esto minimiza el sobreaprovisionamiento y garantiza un uso óptimo de los recursos de almacenamiento.
Colocación y almacenamiento en caché de los datos
Los algoritmos de colocación de datos inteligentes optimizan el lugar en el que los datos se almacenan dentro de un sistema (por ejemplo, más cerca de los nodos de cálculo o en niveles de almacenamiento más rápidos). La IA puede gestionar los sistemas de almacenamiento en caché para garantizar que los datos a los que se accede con más frecuencia están fácilmente disponibles.
Detección de anomalías
Los sistemas impulsados por la IA supervisan los entornos de almacenamiento en busca de irregularidades, como posibles fallos de hardware o cuellos de botella, lo que permite un mantenimiento predictivo y una reducción de los tiempos de inactividad.
Compresión y deduplicación
Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la compresión y la deduplicación de los datos, reduciendo el espacio ocupado por el almacenamiento y preservando la integridad y la accesibilidad de los datos.
Ventajas del almacenamiento de IA
El almacenamiento de IA proporciona numerosas ventajas respecto a los sistemas de almacenamiento tradicionales, lo que lo convierte en un componente esencial de los flujos de trabajo modernos de IA y ML. A continuación se muestra una exploración detallada de sus beneficios clave.
Eficiencia
El almacenamiento de IA automatiza los procesos de gestión de datos, como el etiquetado, la estratificación y la recuperación de metadatos, eliminando la intervención manual y reduciendo la complejidad operativa. Las arquitecturas de almacenamiento de alta velocidad (por ejemplo, NVMe y SSD) y los mecanismos de caché inteligente garantizan una baja latencia para las tareas de entrenamiento e inferencia.
Los algoritmos de aprendizaje automático mejoran la compresión y la deduplicación, optimizando el espacio de almacenamiento sin sacrificar el rendimiento.
Escalabilidad
Los sistemas de almacenamiento de IA están diseñados para la escalabilidad horizontal, lo que permite que las organizaciones añadan capacidad sin problemas a medida que crecen los volúmenes de datos. El almacenamiento de IA puede gestionar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados, lo que lo hace ideal para conjuntos de datos heterogéneos. La IA asigna dinámicamente los recursos en función de la demanda de las cargas de trabajo, lo que garantiza un uso óptimo.
Seguridad y fiabilidad
Los sistemas de almacenamiento de IA supervisan continuamente los patrones de acceso a los datos y detectan actividades inusuales, proporcionando advertencias tempranas de posibles vulneraciones. La IA puede ayudar a garantizar que los datos se almacenan de manera segura y que cumplen los requisitos normativos, como el RGPD o la HIPAA, automatizando las comprobaciones de cumplimiento. La IA identifica los posibles fallos del hardware antes de que ocurran, protegiendo los datos y reduciendo los tiempos de inactividad. Una empresa tecnológica, por ejemplo, puede evitar las interrupciones del almacenamiento usando diagnósticos basados en la IA para sustituir las unidades que fallan de manera proactiva.
Innovación
El almacenamiento de IA se integra perfectamente con los marcos de trabajo de IA y los aceleradores de hardware, lo que facilita un entrenamiento y una experimentación rápidos de los modelos. El preprocesamiento, el aumento y la distribución de los datos entre los recursos informáticos se hacen más eficientes.
Aplicaciones y casos de uso del almacenamiento de IA
Los siguientes sectores se benefician mucho del almacenamiento de IA:
Sanidad
El almacenamiento de IA está revolucionando la atención sanitaria al permitir el manejo eficiente de conjuntos de datos masivos, mejorar los diagnósticos y optimizar las operaciones.
- Imágenes médicas: El almacenamiento de IA admite el procesamiento en tiempo real de rayos X, RM y TAC, lo que permite unos diagnósticos más rápidos.
- Estudio genómico: La secuenciación de alto rendimiento genera grandes volúmenes de datos, lo que requiere un almacenamiento escalable para el análisis.
- Telemedicina: El almacenamiento de IA garantiza un manejo seguro y eficiente de los datos de los pacientes para las consultas remotas.
Finanzas
El almacenamiento de IA mejora la seguridad de los datos, la detección de fraudes y la eficiencia operativa de los servicios financieros.
- Detección de fraudes: Los sistemas de almacenamiento impulsados por la IA analizan los patrones de transacción en tiempo real para identificar anomalías.
- Gestión de riesgos: Los modelos predictivos utilizan datos históricos almacenados en sistemas de IA para evaluar la solvencia y los riesgos de mercado.
- Comercio algorítmico: Los sistemas de almacenamiento de IA de alta velocidad facilitan el análisis del mercado en tiempo real y la ejecución de las operaciones.
Entretenimiento y medios de comunicación
El almacenamiento de IA transforma el modo en que se crea, distribuye y consume el contenido, lo que permite unas experiencias personalizadas y unos flujos de trabajo eficientes.
- Recomendaciones de contenido: El almacenamiento de IA impulsa algoritmos que analizan las preferencias del usuario para sugerir contenido relevante.
- Edición y producción de vídeo: Los sistemas impulsados por la IA etiquetan e indexan los activos de los medios, simplificando el proceso de edición.
- Juegos: El almacenamiento de IA mejora los análisis en tiempo real en los juegos, almacenando los datos de los jugadores para adaptar el juego dinámicamente.
Automoción
El almacenamiento de IA permite el desarrollo de vehículos autónomos y sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS).
- Coches autónomos: El almacenamiento de IA maneja grandes conjuntos de datos generados por sensores, cámaras y Lidar para modelos de entrenamiento.
- Mantenimiento predictivo: El almacenamiento de IA realiza un seguimiento de los datos de rendimiento del vehículo para predecir y prevenir los fallos.
Industria
El almacenamiento de IA impulsa la eficiencia y la innovación en las fábricas inteligentes.
- Gestión de datos del IoT: El almacenamiento de IA procesa datos de sensores y máquinas para optimizar la producción.
- Control de calidad: Los modelos de IA comparan los datos de producción en vivo con los estándares almacenados en los sistemas de IA para detectar defectos.
Retos del almacenamiento de IA
Los retos asociados con el almacenamiento de IA son numerosos y surgen de la creciente demanda de soluciones eficientes, escalables y seguras.
Incluye:
Coste
Las tecnologías como las SSD NVMe y las GPU, que son esenciales para los sistemas de alto rendimiento, pueden conllevar unos gastos sustanciales que pueden ser prohibitivos para las pequeñas y medianas empresas, que a menudo tienen dificultades para equilibrar la inversión inicial con los costes operativos constantes.
Complejidad
Otro reto crítico radica en las complejidades de la integración. La combinación de los sistemas de almacenamiento de IA con la infraestructura de TI existente y los flujos de trabajo de IA/ML puede ser técnicamente exigente. Cuando no se ejecutan correctamente, los esfuerzos de integración pueden dar lugar a un rendimiento y unas interrupciones del flujo de trabajo subóptimos.
Brecha de competencias
Una brecha de conocimientos agrava aún más estos retos. La implementación y la gestión del almacenamiento de IA requieren experiencia tanto en tecnologías de almacenamiento avanzadas como en flujos de trabajo de IA/ML. Sin personal cualificado, las organizaciones corren el riesgo de realizar despliegues ineficientes y de infrautilizar sus recursos.
Cómo abordar los retos del almacenamiento de IA
En primer lugar, evalúe sus necesidades de datos entendiendo el tipo, el volumen y la frecuencia de uso de los datos en sus flujos de trabajo de IA. Es esencial seleccionar soluciones de almacenamiento que se adapten a los datos no estructurados y que ofrezcan niveles para una información menos crítica.
La gestión de presupuestos y costes también juega un papel fundamental. Evaluar el coste total de propiedad —incluido el hardware, el software y el mantenimiento— puede guiarle hacia modelos híbridos que equilibren el almacenamiento de alto rendimiento para los datos activos con el almacenamiento en la nube para fines de archivo.
La compatibilidad y la integración son igualmente críticas. Garantizar una integración perfecta con la infraestructura existente y el soporte para los marcos IA/ML populares, como TensorFlow y PyTorch, puede evitar problemas de rendimiento.
Deben implementarse medidas de seguridad sólidas, como el cifrado, los controles de acceso y las auditorías periódicas. La selección de proveedores con unas certificaciones de seguridad sólidas y un soporte de cumplimiento normativo añade una capa adicional de protección.
Para las aplicaciones sensibles a la latencia, las empresas deben evaluar sus requisitos específicos e invertir en soluciones de almacenamiento optimizadas, como NVMe, junto con mecanismos de almacenamiento en caché, para acelerar el acceso a los datos.
Por último, asociarse con proveedores de confianza y aprovechar su experiencia en tecnologías de almacenamiento de IA puede optimizar la implementación y fomentar la escalabilidad. Pure Storage es uno de esos proveedores, pero más adelante explicamos más sobre ello.
Creado para el futuro
El almacenamiento de IA está transformando rápidamente el modo en que las organizaciones almacenan, gestionan y utilizan los datos. El futuro del almacenamiento de IA radica en su capacidad para adaptarse a las tecnologías emergentes, abordar las crecientes complejidades de los datos e impulsar la innovación en todos los sectores.
El almacenamiento de IA va más allá de las soluciones tradicionales al integrar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para optimizar los procesos de gestión de datos, mejorar el rendimiento y soportar las cargas de trabajo modernas.
Comprender y adoptar las soluciones de almacenamiento de IA ya no es opcional para las organizaciones que quieren seguir siendo competitivas. Con el crecimiento de los datos a un ritmo sin precedentes, los sistemas de almacenamiento tradicionales no pueden seguir el ritmo de las demandas de las aplicaciones impulsadas por la IA. El almacenamiento de IA garantiza que las empresas puedan aprovechar todo el potencial de sus datos, lo que permite la agilidad, la innovación y el éxito a largo plazo.
Por qué Pure Storage para el almacenamiento de IA
Cualquier empresa que quiera consumir almacenamiento en sus flujos de trabajo de IA puede tener una ventaja de Pure Storage.
La plataforma Pure Storage ayuda a las organizaciones a:
Maximice el rendimiento y la eficiencia:
- Acelere los pipelines de datos de IA con una arquitectura paralela y un rendimiento multidimensional.
- Utilice entre un 85% y un 95% menos de energía y espacio para el almacenamiento.
- Mejore la preparación de los datos con una gestión de archivos 64 veces más rápida gracias a RapidFile Toolkit.
Unifique sus datos para la IA:
- Consolide los silos de datos en una plataforma compartida y unificada.
- Gestione de manera integral sus suscripciones y activos de almacenamiento desde un único panel de control.
- Integre diversas fuentes de datos, independientemente del protocolo, el tamaño del archivo o el recuento de archivos/objetos.
- Utilice una plataforma única y coherente para todo su ecosistema de IA.
Simplifique la gestión del almacenamiento de datos:
- Mejore el uso del almacenamiento con movimientos dinámicos de las cargas de trabajo y recomendaciones basadas en la IA.
- Mejore la productividad con una gestión y un aprovisionamiento sencillos y automatizados.
- Simplifique la planificación de la capacidad con información impulsada por la IA.
- Acelere la implementación con diseños validados.
Resuelva la imprevisibilidad del crecimiento de la IA:
- Crezca fácilmente con el almacenamiento como servicio basado en SLA.
- Satisfaga los requisitos de crecimiento de la IA con una ampliación no disruptiva de la capacidad y el rendimiento.
- Disfrute de una implementación sin interrupciones para las nuevas actualizaciones de software.
- Consiga servicios de datos empresariales para aplicaciones contenedorizadas.
Obtenga más información sobre cómo maximizar el rendimiento, lograr una eficiencia sin igual, aprovechar todo el potencial de sus iniciativas de IA y potenciar el futuro de la IA con Pure Storage.
