Tại Sao Chiến Lược Lưu Trữ Của Bạn Cần Thay Đổi?

Trong kỷ nguyên GenAI bùng nổ, các doanh nghiệp thường chỉ tập trung vào sức mạnh tính toán của GPU (như Nvidia B200/H100/A100) mà quên mất một yếu tố then chốt quyết định hiệu suất: Chiến lược dữ liệu.

Tại CSC Distribution, khi triển khai các giải pháp hạ tầng cho khách hàng, chúng tôi nhận thấy sự nhầm lẫn lớn giữa Dữ liệu doanh nghiệp thông thường (Enterprise Data) và KV Data (Key-Value Cache) trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Hiểu sai bản chất của hai loại này dẫn đến việc đầu tư hạ tầng lưu trữ kém hiệu quả và lãng phí chi phí.

Bài viết này sẽ phân tích sâu sự khác biệt cốt lõi và cách giải pháp Cloudian giúp bạn tối ưu hóa cả hai.

1. Bản Chất và Nguồn Gốc (Nature & Origin)

Để xây dựng hạ tầng AI hiệu quả, trước hết cần định nghĩa rõ hai loại tài sản dữ liệu:

• Dữ liệu bình thường (Enterprise Data): Hay còn được gọi là Source Data. Đây là “tài sản gốc” của doanh nghiệp. Nó bao gồm các dữ liệu dưới dạng database truyền thống hay tập dữ liệu huấn luyện (training datasets), tài liệu gốc, cơ sở tri thức (Knowledge Base), logs và kết quả đầu ra cuối cùng. Đây là tài sản vĩnh viễn cần được lưu giữ.

• KV Data (Intermediate Data): Đây là dữ liệu sinh ra trong quá trình Suy luận AI (Inference). Khi LLM xử lý văn bản, hình ảnh, video hệ thống tính toán các vector “Key” và “Value” cho mỗi token để hiểu ngữ cảnh. Dữ liệu này được lưu vào KV Cache để tái sử dụng, giúp tăng tốc độ phản hồi cho các câu hỏi tiếp theo. Nói cũng được xem như là bộ nhớ tạm trong quá trình người dùng tương tác với LLM. Hãy coi Data bình thường là “Sách giáo khoa”, còn KV Data là “Ghi chú nhanh trong trí nhớ ngắn hạn” để trả lời thi vấn đáp ngay lập tức.

2. Tính Bền Vững và Bảo Vệ (Persistence & Protection)

Sự khác biệt lớn nhất nằm ở cách chúng ta bảo vệ chúng:

• Đối với Data bình thường: Tuân thủ tuyệt đối “Quy định về tính bền vững” (Persistence Mandate). Bạn không được phép để mất nó. Do đó, hệ thống lưu trữ phải dùng các kỹ thuật “hạng nặng” như RAID, Erasure Coding hoặc Replication (sao chép đa bản) để chống lại Ransomware hay lỗi phần cứng. Thậm chí để tối ưu trong việc lưu trữ thì hệ thống còn được yêu cầu các tính năng đặc thù như: Compress, Dedup, Thin Provisioning…Những tính năng này làm “chậm” thời gian xử lý và tốt rất nhiều năng lượng.

• Đối với KV Data: Có tính chất “Ephemeral” (Phù du). Việc áp dụng cơ chế sao lưu phức tạp cho KV Data là sự lãng phí tài nguyên khổng lồ. Nó không yêu cầu khả năng chịu lỗi nghiêm ngặt vì vòng đời của nó rất ngắn.

3. Khả Năng Tái Tạo (Recomputability)

Tại sao chúng ta không cần sao lưu KV Cache quá chặt chẽ? Câu trả lời nằm ở Nguyên tắc khả năng tính toán lại.

• Data bình thường: Không thể tự tái tạo. Mất dữ liệu gốc đồng nghĩa với mất tài sản trí tuệ và thông tin kinh doanh.

• KV Data: Được sinh ra hoàn toàn từ dữ liệu nguồn. Nếu hệ thống lưu trữ gặp lỗi, AI server chỉ cần chạy lại quá trình nhập (ingest) và tính toán lại từ đầu. Thà tính toán lại còn rẻ hơn là tốn chi phí lưu trữ dư thừa cho nó.

4. Hiệu Suất và Truy Cập (Performance & Access)

Đây là nơi hạ tầng lưu trữ quyết định tốc độ của ứng dụng AI:

• Data bình thường: Ưu tiên độ bền. Chấp nhận độ trễ (latency) ở mức mili giây (Tier G4).

• KV Data: Yêu cầu băng thông cực cao và độ trễ cực thấp.

  • Mục tiêu: Giảm chỉ số TTFT (Time to First Token) – thời gian để AI bắt đầu trả lời.

  • Vị trí: Cần đặt càng gần GPU càng tốt (Tier G1 – GPU HBM hoặc Tier G3.5 – Flash tốc độ cao qua RDMA).

Tham khảo kiến trúc lưu trữ nhiều Tier của Nvidia ở hình dưới:

5. Mục Tiêu Tối Ưu Hóa (Optimization Goal)

• Data bình thường: Tối ưu cho Sự an toàn (Safety) và lưu trữ dài hạn.

• KV Data: Tối ưu cho Chi phí & Hiệu suất (Cost & Performance). Mục tiêu là loại bỏ các overhead (chi phí quản lý thừa) để đạt được chỉ số Tokens-per-second cao nhất trên mỗi Watt điện tiêu thụ.

Bảng Tóm Tắt So Sánh: Enterprise Data vs. AI KV Data

Để dễ hình dung, hãy xem bảng so sánh dưới đây:

Giải Pháp Từ Cloudian: Một Nền Tảng, Hai Chiến Lược

Thách thức của các doanh nghiệp là phải quản lý hai loại dữ liệu này trên hai hệ thống rời rạc, gây tốn kém và phức tạp.

Tại CSC Distribution, chúng tôi giới thiệu giải pháp Cloudian HyperStore với khả năng giải quyết triệt để vấn đề này:

• Hỗ trợ đa chính sách trên cùng một Cluster: Cloudian cho phép bạn định nghĩa các Storage Policies khác nhau cho từng loại dữ liệu (Bucket).

• Linh hoạt tối đa:

  • Với Dữ liệu nguồn: Áp dụng Erasure Coding hoặc Replication để bảo vệ an toàn tuyệt đối.

  • Với KV Data: Cấu hình mức bảo vệ tối thiểu (hoặc tắt tính năng bền vững) để tối đa hóa hiệu suất I/O cho GPU Nvidia xử lý. Ngoài ra Cloudian còn hỗ trợ GPUDirect để đọc ghi dữ liệu trực tiếp từ GPU đến bộ lưu trữ mà không thông qua CPU từ đó có thể tăng tối đa băng thông và giảm tối thiểu độ trễ.

Đây là lý do Cloudian được xem là mảnh ghép hoàn hảo cho các hệ thống lưu trữ AI/Machine Learning hiện đại.

Bạn đang xây dựng hạ tầng cho AI? Đừng để lưu trữ trở thành điểm nghẽn.

Liên hệ ngay với CSC Distribution để được tư vấn chiến lược lưu trữ tối ưu nhất cho Cloudian và Nvidia.

• 📧 Email: sa***@*****sc.com

• ☎️ Hotline: 0904899058

#Cloudian #AIStorage #KVCache #LLM #CSCDistribution #Nvidia #DataInfrastructure