数据中心依靠服务器为其计算密集型架构提供支持
（文章来源：教育新闻网）
支持ai和ml部署的数据中心依靠基于图形处理单元(gpu)的服务器为其计算密集型架构提供支持。在多个行业中，到2024年，gpu使用量的增长将落后于gpu服务器预计超过31%的复合年增长率。这意味着将承担更多的系统架构师的职责，以确保gpu系统具有最高的性能和成本效益。
然而，为这些基于gpu的ai / ml工作负载优化存储并非易事。存储系统必须高速处理海量数据，同时应对两个挑战：
服务器利用率1)。gpu服务器对于训练大型ai / ml数据集所需的矩阵乘法和卷积非常高效。但是，gpu服务器的成本是典型cpu服务器的3倍。为了保持roi，it员工需要保持gpu繁忙。不幸的是，丰富的部署经验表明gpu仅以30%的容量使用。
该2)。ml训练数据集通常远远超过gpu的本地ram容量，从而创建了一个i / o瓶颈，分析人员将其称为gpu存储瓶颈。ai和ml系统最终要等待访问存储资源，这是因为它们的庞大规模阻碍了及时访问，从而影响了性能。为了解决这个问题，nvme闪存固态硬盘逐渐取代了标准闪存固态硬盘，成为al / ml存储的首选。
nvme支持大规模的io并行性，性能约为同类sata ssd的6倍，并且延迟降低了10倍，并且具有更高的电源效率。正如gpu推动了高性能计算的发展一样，nvme闪存在降低延迟的同时，实现了更高的存储性能，带宽和io / s。nvme闪存解决方案可以将ai和ml数据集加载到应用程序的速度更快，并且可以避免gpu匮乏。
此外，可通过高速网络虚拟化nvme资源的基于光纤的nvme(nvmeof)启用了特别适用于ai和ml的存储架构。nvmeof使gpu可以直接访问nvme的弹性池，因此可以使用本地闪存性能来访问所有资源。它使ai数据科学家和hpc研究人员可以向应用程序提供更多数据，以便他们更快地获得更好的结果。
要获得最佳的gpu存储性能，就需要根据业务目标对基础架构进行微调。这里有四种方法可供考虑：
有效扩展gpu存储容量1)例如，instadeep为可能不需要或不需要运行自己的ai堆栈的组织提供了ai即服务解决方案。因此，instadeep需要最大的roi和可扩展性。特别是，对多租户的需求意味着基础架构必须随时准备就绪，以满足各种工作负载和客户端的性能要求。
instadeep基础架构团队在部署其第一个gpu服务器系统的早期就了解到，本地gpu服务器的存储容量将太有限，只有4tb的本地存储，而客户的工作量则需要10到100 tb的tb。该团队研究了外部存储选项，并注意到，使用传统阵列它们将获得更多的容量，但性能最终会阻碍ai工作负载，因为应用程序需要将数据移入和移出gpu系统，从而中断工作流程并影响系统效率。
通过使用软件定义的存储在快速的rdma网络上合并nvme闪存(一种将数据集加载速度提高10倍的方法)，instadeep可以实现更高的gpu容量利用率，消除了gpu瓶颈并提高了roi，因为现有的gpu变得更加完整利用。
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然而，为这些基于gpu的ai / ml工作负载优化存储并非易事。存储系统必须高速处理海量数据，同时应对两个挑战：
服务器利用率1)。gpu服务器对于训练大型ai / ml数据集所需的矩阵乘法和卷积非常高效。但是，gpu服务器的成本是典型cpu服务器的3倍。为了保持roi，it员工需要保持gpu繁忙。不幸的是，丰富的部署经验表明gpu仅以30%的容量使用。
该2)。ml训练数据集通常远远超过gpu的本地ram容量，从而创建了一个i / o瓶颈，分析人员将其称为gpu存储瓶颈。ai和ml系统最终要等待访问存储资源，这是因为它们的庞大规模阻碍了及时访问，从而影响了性能。为了解决这个问题，nvme闪存固态硬盘逐渐取代了标准闪存固态硬盘，成为al / ml存储的首选。
nvme支持大规模的io并行性，性能约为同类sata ssd的6倍，并且延迟降低了10倍，并且具有更高的电源效率。正如gpu推动了高性能计算的发展一样，nvme闪存在降低延迟的同时，实现了更高的存储性能，带宽和io / s。nvme闪存解决方案可以将ai和ml数据集加载到应用程序的速度更快，并且可以避免gpu匮乏。
此外，可通过高速网络虚拟化nvme资源的基于光纤的nvme(nvmeof)启用了特别适用于ai和ml的存储架构。nvmeof使gpu可以直接访问nvme的弹性池，因此可以使用本地闪存性能来访问所有资源。它使ai数据科学家和hpc研究人员可以向应用程序提供更多数据，以便他们更快地获得更好的结果。
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有效扩展gpu存储容量1)例如，instadeep为可能不需要或不需要运行自己的ai堆栈的组织提供了ai即服务解决方案。因此，instadeep需要最大的roi和可扩展性。特别是，对多租户的需求意味着基础架构必须随时准备就绪，以满足各种工作负载和客户端的性能要求。
instadeep基础架构团队在部署其第一个gpu服务器系统的早期就了解到，本地gpu服务器的存储容量将太有限，只有4tb的本地存储，而客户的工作量则需要10到100 tb的tb。该团队研究了外部存储选项，并注意到，使用传统阵列它们将获得更多的容量，但性能最终会阻碍ai工作负载，因为应用程序需要将数据移入和移出gpu系统，从而中断工作流程并影响系统效率。
通过使用软件定义的存储在快速的rdma网络上合并nvme闪存(一种将数据集加载速度提高10倍的方法)，instadeep可以实现更高的gpu容量利用率，消除了gpu瓶颈并提高了roi，因为现有的gpu变得更加完整利用。
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