Le stockage AI fait référence à des systèmes et architectures de stockage spécialisés (matériels et logiciels) conçus pour répondre aux exigences exigeantes des charges de travail d’intelligence artificielle (AI). Ces charges de travail impliquent souvent des ensembles de données massifs, un traitement rapide et des analyses en temps réel, ce qui rend les solutions de stockage traditionnelles insuffisantes. Les systèmes de stockage AI sont optimisés pour l’évolutivité, les performances et l’intégration aux flux de travail d’apprentissage machine (ML) et d’deep learning (DL).
Pourquoi le stockage AI est important
Chaque projet d’AI, de l’entraînement de modèles linguistiques volumineux au développement d’une reconnaissance d’image avancée, repose sur de grandes quantités de données. La réussite de ces initiatives d’AI nécessite une infrastructure de données robuste et fiable pour gérer, stocker et fournir les données nécessaires. Une récente enquête IDC a révélé que les entreprises considèrent leur infrastructure comme une priorité absolue pour passer de l’expérimentation GenAI à l’adoption de l’AI à grande échelle dans leur entreprise et leur pile informatique.
Cependant, même se concentrer sur les changements structurels pose encore des difficultés. De nombreuses organisations se concentrent sur la configuration et l’optimisation des GPU pour les tâches gourmandes en ressources de calcul et basées sur AI. À mesure qu’ils progressent dans leurs projets d’AI, ils rencontrent généralement des difficultés liées au stockage en matière d’accessibilité, de débit et d’évolutivité des données. Leurs systèmes de stockage peuvent connaître des goulets d’étranglement et ne pas être en mesure de maintenir les processeurs graphiques pleinement utilisés pour accélérer l’entraînement et le déploiement de l’AI. Ces systèmes peuvent avoir du mal à fournir des performances élevées sur les charges de travail mixtes, ce qui est nécessaire pour garantir une récupération rapide des données pour l’AI sans sacrifier la vitesse. Elles peuvent également être trop complexes à gérer et ne pas évoluer de manière économe en énergie, ce qui leur permettrait de s’adapter aux exigences de l’AI sans pic de consommation d’énergie.
Le stockage AI offre la capacité, les performances et la flexibilité nécessaires pour prendre en charge les applications pilotées par l’AI. Il est important de permettre aux organisations d’exploiter la puissance de l’AI en gérant efficacement les ensembles de données volumineux et complexes qui alimentent l’entraînement, l’inférence et d’autres processus d’AI.
En quoi le stockage AI se distingue du stockage traditionnel
Le stockage AI se distingue du stockage de données traditionnel de plusieurs manières :
- Volume et variété des données : Les applications d’AI nécessitent de traiter de grandes quantités de données non structurées, telles que les images, les vidéos et les données de capteurs, tandis que le stockage traditionnel se concentre principalement sur les données structurées telles que les bases de données et les fichiers.
- Haute performance : Le stockage AI privilégie les IOPS élevées et la faible latence pour prendre en charge le traitement des données en temps réel, contrairement au stockage traditionnel, qui peut prioriser le coût ou la capacité sur la vitesse.
- Parallélisme : Les systèmes d’AI doivent traiter les données en parallèle sur les nœuds distribués, ce qui nécessite des architectures avancées telles que le stockage d’objets ou les systèmes de fichiers parallèles.
- Intégration transparente : Les solutions de stockage AI sont conçues pour fonctionner en étroite collaboration avec les frameworks d’AI (par exemple, TensorFlow, PyTorch) et les accélérateurs (par exemple, GPU, TPU).
Fonctionnement du stockage AI
Le stockage AI utilise des architectures évolutives telles que le stockage d’objets et les systèmes de fichiers parallèles pour gérer la croissance exponentielle des données. Ces systèmes distribuent les données sur plusieurs nœuds de stockage, ce qui garantit que les données sont toujours disponibles et peuvent être traitées en parallèle par des applications d’AI.
Le stockage AI utilise également des technologies telles que la mémoire express non volatile (NVMe) et les disques de stockage flash (SSD) pour une récupération de données ultrarapide, réduisant la latence pendant les tâches d’entraînement ou d’inférence et prenant en charge le mouvement de données à bande passante élevée, ce qui est essentiel pour l’entraînement de modèles d’AI volumineux.
Les charges de travail d’AI nécessitent généralement des solutions de stockage hiérarchisées pour équilibrer coûts et performances. Les données fréquemment consultées sont stockées sur un stockage haute vitesse, tandis que les données rarement consultées sont archivées sur un stockage plus lent et économique.
Le rôle de l’AI et de l’ML dans l’optimisation des solutions de stockage
Voici exactement comment l’AI et le ML optimisent les solutions de stockage :
Analytique prédictive
Les algorithmes d’AI et d’ML analysent les schémas d’utilisation pour prédire les besoins de stockage futurs, ce qui permet une évolutivité proactive et une allocation des ressources. Cela permet de minimiser le surprovisionnement et garantit une utilisation optimale des ressources de stockage.
Placement et mise en cache des données
Les algorithmes intelligents de placement des données optimisent l’emplacement où les données sont stockées dans un système (par exemple, plus près des nœuds de calcul ou dans des niveaux de stockage plus rapides). L’AI peut gérer les systèmes de mise en cache pour garantir que les données les plus fréquemment consultées sont facilement disponibles.
Détection des anomalies
Les systèmes pilotés par l’AI surveillent les environnements de stockage pour détecter les irrégularités, telles que les pannes matérielles potentielles ou les goulets d’étranglement, ce qui permet une maintenance prédictive et une réduction des temps d’arrêt.
Compression et déduplication
Les algorithmes d’apprentissage machine améliorent la compression et la déduplication des données, réduisant ainsi l’empreinte du stockage tout en préservant l’intégrité et l’accessibilité des données.
Avantages du stockage AI
Le stockage AI offre de nombreux avantages par rapport aux systèmes de stockage traditionnels, ce qui en fait un composant essentiel des flux de travail d’AI et d’ML modernes. Vous trouverez ci-dessous une présentation détaillée de ses principaux avantages.
Efficacité
Le stockage AI automatise les processus de gestion des données, tels que le marquage, la hiérarchisation et la récupération des métadonnées, éliminant ainsi les interventions manuelles et réduisant la complexité opérationnelle. Les architectures de stockage haute vitesse (p. ex. NVMe et SSD) et les mécanismes de mise en cache intelligents garantissent une faible latence pour les tâches d’entraînement et d’inférence.
Les algorithmes d’apprentissage machine améliorent la compression et la déduplication, optimisant ainsi l’espace de stockage sans sacrifier les performances.
Évolutivité
Les systèmes de stockage AI sont conçus pour une évolutivité horizontale, ce qui permet aux organisations d’ajouter de la capacité en toute transparence à mesure que les volumes de données augmentent. Le stockage AI peut gérer des données structurées, semi-structurées et non structurées, ce qui le rend idéal pour les ensembles de données hétérogènes. L’AI alloue les ressources de manière dynamique en fonction de la demande en charges de travail, garantissant ainsi une utilisation optimale.
Sécurité et fiabilité
Les systèmes de stockage AI surveillent en permanence les schémas d’accès aux données et détectent les activités inhabituelles, ce qui permet de signaler rapidement les violations potentielles. L’AI peut contribuer à garantir que les données sont stockées en toute sécurité et respectent les exigences réglementaires, telles que le RGPD ou l’HIPAA, en automatisant les contrôles de conformité. L’AI identifie les défaillances matérielles potentielles avant qu’elles ne se produisent, protégeant ainsi les données et réduisant les temps d’arrêt. Une entreprise technologique, par exemple, peut éviter les pannes de stockage en utilisant des diagnostics basés sur l’AI pour remplacer les disques défaillants de manière proactive.
Innovation
Le stockage d’AI s’intègre parfaitement aux structures d’AI et aux accélérateurs matériels, facilitant ainsi l’entraînement et l’expérimentation rapides des modèles. Le prétraitement, l’augmentation et la distribution des données entre les ressources de calcul deviennent plus efficaces.
Applications et cas d’utilisation du stockage AI
Les secteurs suivants bénéficient grandement du stockage AI :
Santé
Le stockage AI révolutionne le secteur de la santé en permettant de gérer efficacement des ensembles de données massifs, d’améliorer les diagnostics et de rationaliser les opérations.
- Imagerie médicale : Le stockage AI prend en charge le traitement en temps réel des radiographies, des IRM et des tomodensitogrammes, ce qui accélère les diagnostics.
- Recherche génomique : Le séquençage haut débit génère de vastes volumes de données, nécessitant un stockage évolutif pour l’analyse.
- Télémédecine : Le stockage AI garantit une gestion sécurisée et efficace des données des patients pour les consultations à distance.
Finance
Le stockage AI renforce la sécurité des données, la détection des fraudes et l’efficacité opérationnelle des services financiers.
- Détection des fraudes : Les systèmes de stockage alimentés par l’AI analysent les schémas de transaction en temps réel pour identifier les anomalies.
- Gestion des risques : Les modèles prédictifs utilisent les données historiques stockées dans les systèmes d’AI pour évaluer la solvabilité et les risques du marché.
- Négociation algorithmique : Les systèmes de stockage AI haute vitesse facilitent l’analyse du marché et l’exécution des transactions en temps réel.
Divertissement et médias
Le stockage AI transforme la façon dont le contenu est créé, distribué et consommé, pour des expériences personnalisées et des flux de travail efficaces.
- Recommandations de contenu : Le stockage AI alimente des algorithmes qui analysent les préférences des utilisateurs pour suggérer du contenu pertinent.
- Édition et production vidéo : Les systèmes pilotés par l’AI balisent et indexent les ressources multimédias, simplifiant ainsi le processus d’édition.
- Jeux vidéo : Le stockage AI améliore l’analytique en temps réel dans le gaming, en stockant les données des joueurs pour adapter le gameplay de manière dynamique.
Automobile
Le stockage AI prend en charge le développement de véhicules autonomes et de systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS).
- Voitures autonomes : Le stockage AI gère de vastes ensembles de données générés par les capteurs, les caméras et le Lidar pour les modèles d’entraînement.
- Maintenance prédictive : Le stockage AI suit les données de performance des véhicules pour prédire et prévenir les pannes.
Industrie
Le stockage AI renforce l’efficacité et l’innovation dans les usines intelligentes.
- Gestion des données IoT : Le stockage AI traite les données des capteurs et des machines pour optimiser la production.
- Contrôle qualité : Les modèles d’AI comparent les données de production en direct aux normes stockées dans les systèmes d’AI pour détecter les défauts.
Les défis du stockage AI
Les défis associés au stockage AI sont nombreux et découlent de la demande croissante de solutions efficaces, évolutives et sécurisées.
Ces services sont divers :
Coût
Les technologies comme les NVMe SSD NVMe et les GPU, qui font partie intégrante des systèmes haute performance, peuvent entraîner des dépenses considérables qui peuvent être prohibitives pour les petites et moyennes entreprises, qui ont souvent du mal à équilibrer l’investissement initial avec les coûts d’exploitation courants.
Complexité
Un autre défi essentiel réside dans la complexité de l’intégration. L’association de systèmes de stockage AI à l’infrastructure informatique existante et aux flux de travail AI/ML peut être techniquement exigeante. Lorsqu’elles sont mal exécutées, les efforts d’intégration peuvent entraîner des performances sous-optimales et des interruptions du flux de travail.
Écart de compétences
Un manque de compétences accentue encore ces difficultés. La mise en œuvre et la gestion du stockage AI nécessitent une expertise des technologies de stockage avancées et des flux de travail AI/ML. Sans personnel qualifié, les organisations risquent de déployer de manière inefficace et de sous-utiliser leurs ressources.
Comment relever les défis du stockage AI
Tout d’abord, évaluez vos besoins en données en comprenant le type, le volume et la fréquence d’utilisation des données dans vos flux de travail d’AI. Il est essentiel de choisir des solutions de stockage qui prennent en charge les données non structurées tout en offrant une hiérarchisation pour les informations moins critiques.
La gestion du budget et des coûts joue également un rôle essentiel. L’évaluation du coût total de possession, y compris le matériel, les logiciels et la maintenance, peut vous orienter vers des modèles hybrides qui équilibrent le stockage haute performance pour les données actives et le stockage cloud à des fins d’archivage.
La compatibilité et l’intégration sont tout aussi critiques. Garantir une intégration transparente avec l’infrastructure existante et la prise en charge des frameworks AI/ML populaires tels que TensorFlow et PyTorch peut éviter les problèmes de performance.
Des mesures de sécurité robustes, telles que le chiffrement, les contrôles d’accès et les audits réguliers, doivent être mises en œuvre. La sélection de fournisseurs disposant de certifications de sécurité solides et d’un support de conformité réglementaire ajoute une couche de protection supplémentaire.
Pour les applications sensibles à la latence, les entreprises doivent évaluer leurs besoins spécifiques et investir dans des solutions de stockage optimisées telles que NVMe, ainsi que dans des mécanismes de mise en cache pour accélérer l’accès aux données.
Enfin, s’associer à des fournisseurs réputés et tirer parti de leur expertise dans les technologies de stockage AI peut rationaliser la mise en œuvre et favoriser l’évolutivité. Pure Storage est l’un de ces fournisseurs, mais plus en détail ci-dessous.
Conçue pour l’avenir
Le stockage AI transforme rapidement la façon dont les organisations stockent, gèrent et utilisent les données. L’avenir du stockage AI réside dans sa capacité à s’adapter aux technologies émergentes, à faire face à la complexité croissante des données et à stimuler l’innovation dans tous les secteurs.
Le stockage AI va au-delà des solutions traditionnelles en intégrant l’intelligence artificielle et l’apprentissage machine pour optimiser les processus de gestion des données, améliorer les performances et prendre en charge les charges de travail modernes.
Comprendre et adopter des solutions de stockage AI n’est plus facultatif pour les organisations qui cherchent à rester compétitives. Avec une croissance sans précédent des données, les systèmes de stockage traditionnels ne peuvent pas répondre aux exigences des applications pilotées par l’AI. Le stockage AI permet aux entreprises d’exploiter tout le potentiel de leurs données, favorisant l’agilité, l’innovation et la réussite à long terme.
Pourquoi Pure Storage pour le stockage AI
Toutes les entreprises qui cherchent à consommer du stockage dans leurs flux de travail d’AI peuvent se démarquer de Pure Storage.
La plateforme Pure Storage aide les organisations à :
Optimisez les performances et l’efficacité :
- Accélérez les pipelines de données AI grâce à une architecture parallèle et des performances multidimensionnelles.
- Utilisez 85 % à 95 % d’énergie et d’espace de stockage en moins.
- Améliorez la préparation des données grâce à une gestion des fichiers 64 fois plus rapide grâce à RapidFile Toolkit.
Unifiez vos données pour l’AI :
- Consolidez les silos de données sur une plateforme partagée et unifiée.
- Gérez vos abonnements et vos ressources de stockage de manière globale à partir d’un seul et même écran.
- Intégrez diverses sources de données, indépendamment du protocole, de la taille du fichier ou du nombre de fichiers/objets.
- Utilisez une seule plateforme cohérente pour l’ensemble de votre écosystème dAI.
Simplifiez la gestion du stockage de données :
- Améliorez l’utilisation du stockage grâce à des mouvements dynamiques des charges de travail et à des recommandations basées sur AI.
- Améliorez la productivité grâce à une gestion et un provisioning simples et automatisés.
- Simplifiez la planification des capacités grâce à des informations basées sur l’AI.
- Accélérez le déploiement grâce à des conceptions validées.
Résolvez l’imprévisibilité de la croissance de l’AI :
- Développez votre environnement en toute simplicité grâce au stockage à la demande basé sur les SLA.
- Répondez aux besoins de croissance de l’AI grâce à une capacité et une performance sans interruption.
- Bénéficiez d’un déploiement sans interruption pour les nouvelles mises à niveau logicielles.
- Bénéficiez de services de données d’entreprise pour les applications conteneurisées.
Découvrez comment optimiser les performances, atteindre une efficacité inégalée, exploiter tout le potentiel de vos initiatives d’AI et alimenter l’avenir de l’AI avec Pure Storage.
