Đừng Lãng Phí Tiền cho AI Storage:Hãy Thông Minh và Tinh Gọn
Tại sao phải dùng súng phun lửa để thắp một cây nến trong khi chỉ cần một que diêm?
Nút thắt cổ chai của Storage trong AI Training
Training Large Language Models (LLMs) đòi hỏi phải nạp một lượng dữ liệu khổng lồ để mô hình có thể học được các mẫu ngôn ngữ và ngữ cảnh. Quá trình này cần một lượng lớn tài nguyên tính toán và lưu trữ để chứa dữ liệu cũng như các tham số của mô hình. Khi mô hình học, nó liên tục điều chỉnh trọng số dựa trên dữ liệu đầu vào, và tất cả các thay đổi này đều phải được lưu lại. Mô hình càng lớn và phức tạp, nhu cầu lưu trữ càng tăng để quản lý dữ liệu, kết quả trung gian và checkpoint.
Hãy tưởng tượng bạn đang vận hành một dây chuyền chiết rót nước vào chai. Nếu băng chuyền quá chậm, công nhân sẽ phải chờ đợi, gây lãng phí thời gian và tiền bạc. AI training hoạt động theo cách tương tự—GPUs cực kỳ đắt đỏ, và nếu chúng bị “chờ” dữ liệu, tài nguyên sẽ bị lãng phí.
Nhiều tổ chức giải quyết vấn đề AI storage bằng cách triển khai parallel file systems, giúp phân tán dữ liệu trên nhiều node lưu trữ. Tuy hiệu quả, nhưng hệ thống này yêu cầu một lượng lớn hạ tầng, làm tăng chi phí và độ phức tạp.
Tại sao lại đổ quá nhiều phần cứng vào Parallel File Systems?
Parallel file systems ban đầu được thiết kế cho các workload HPC (High-Performance Computing), có pattern truy cập dữ liệu rất khác so với AI training. Do sự khác biệt này, cùng với yêu cầu phần cứng và phần mềm bổ sung, parallel file systems trở thành một giải pháp kém hiệu quả về chi phí khi áp dụng vào AI training.
Hãy quay lại ví dụ ban đầu: dùng súng phun lửa để thắp nến. Dù súng phun lửa tạo ra lửa rất mạnh, nhưng nó hoàn toàn không phù hợp cho một nhiệm vụ đơn giản như đốt nến. Tương tự, parallel file systems dù mạnh mẽ, nhưng thường là giải pháp quá mức cần thiết cho AI training. Trong nhiều trường hợp, một phương pháp đơn giản và tinh gọn hơn sẽ là lựa chọn tối ưu.
Benchmark MLPerf Storage Cho Thấy Điều Gì?
MLPerf Storage là một bộ tiêu chuẩn benchmark để đo lường hiệu suất của các hệ thống storage trong machine learning workloads. Đây là kết quả hợp tác giữa các tập đoàn công nghệ lớn và các nhà nghiên cứu nhằm tạo ra một cách đánh giá tiêu chuẩn cho storage AI/ML.
Kết quả benchmark v1.0 cho thấy:
-
Parallel file system hàng đầu sử dụng 22 server để lưu trữ dữ liệu + 2 server để quản lý metadata.
-
Remote block storage hàng đầu chỉ cần 3 server để đạt kết quả tương đương!
Rõ ràng, parallel file system tốn kém hơn rất nhiều về hạ tầng so với một kiến trúc tinh gọn hơn.
Một Cách Tiếp Cận Đơn Giản và Hiệu Quả Hơn
Thay vì sử dụng parallel file systems đắt đỏ, có một giải pháp tối ưu hơn: dùng local file system và mount nó ở chế độ read-only trên nhiều AI node. Cách làm này có thể được triển khai bằng cách đặt dataset trên remote block storage hỗ trợ multi-attach. Kết quả đem lại là:
✅ Giảm chi phí hạ tầng – Không cần metadata server hay storage controller bổ sung.
✅ Tăng hiệu suất – Truy xuất dữ liệu từ local file system nhanh hơn distributed file system phức tạp.
✅ Quản lý đơn giản hơn – Ít thành phần hơn đồng nghĩa với ít điểm lỗi hơn, dễ bảo trì hơn.
Cách Triển Khai
-
Lưu dataset vào một high-performance block storage hỗ trợ multi-attach.
-
Gắn block storage volume này vào nhiều AI nodes cùng lúc.
-
Mount volume đó dưới dạng local file system ở chế độ read-only trên tất cả các node.
Remote block storage còn giúp dễ dàng cập nhật dataset nhờ tính năng snapshot và clone. Khi dataset cần được cập nhật:
-
Lưu dữ liệu vào volume
-
Tạo snapshot để giữ một phiên bản cố định
-
Clone snapshot này cho nhiều AI nodes để training
-
Khi có dữ liệu mới, cập nhật volume, tạo snapshot mới, rồi clone snapshot đó cho các nodes.
Cách tiếp cận này giúp đảm bảo mọi node đều có dataset mới nhất mà không cần sao chép dữ liệu toàn bộ, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.
Remote Block Storage: Không Chỉ Dành Cho Training Dataset
Bên cạnh dataset training, remote block storage còn tối ưu hóa checkpointing và Retrieval-Augmented Generation (RAG) trong AI:
🔹 Checkpointing
Checkpointing là quá trình lưu lại trạng thái của training run theo chu kỳ, giúp tiếp tục quá trình training từ điểm dừng nếu gặp lỗi hoặc bị gián đoạn. High-performance block storage giúp tăng tốc checkpointing, giảm downtime của GPUs, đồng thời hỗ trợ khôi phục nhanh trong trường hợp failure.
🔹 Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG giúp LLMs tăng chất lượng phản hồi bằng cách sử dụng dữ liệu đã được lưu trữ trước đó. Điều này yêu cầu vector database có độ trễ thấp và hiệu suất cao, mà block storage chính là lựa chọn tối ưu.
Software-Defined Storage (SDS) – Giải Pháp Linh Hoạt Cho AI
Đối với AI storage, Software-Defined Storage (SDS) là hướng đi lý tưởng vì nó:
✅ Linh hoạt – Không bị ràng buộc bởi phần cứng cố định, dễ tối ưu theo nhu cầu.
✅ Scalable – Dễ dàng mở rộng khi AI model phát triển.
✅ Tiết kiệm chi phí – Có thể tận dụng hạ tầng sẵn có, giảm lãng phí tài nguyên.
Khác với storage truyền thống, SDS tách biệt phần mềm khỏi phần cứng, cho phép tùy chỉnh và tối ưu dễ dàng hơn. Điều này giúp tận dụng tối đa tài nguyên sẵn có mà không phải đầu tư thêm vào phần cứng mới.
Tóm Lại
Bỏ thêm phần cứng không phải lúc nào cũng là giải pháp tốt nhất. Một local file system read-only trên multi-attached block storage có thể cung cấp hiệu suất tương đương với parallel file system, trong khi giảm chi phí và độ phức tạp.
Trước khi triển khai một parallel file system đắt đỏ, hãy cân nhắc một cách tiếp cận tinh gọn hơn để tối ưu GPU uptime và thời gian training. Nếu có thể áp dụng Software-Defined Storage, bạn còn có thêm tính linh hoạt và khả năng mở rộng, giúp hệ thống vận hành hiệu quả hơn.
Oh, và đừng quên – remote block storage cũng cực kỳ hữu ích cho các tác vụ RAG và checkpointing, giúp hệ thống AI của bạn mạnh mẽ và tối ưu hơn bao giờ hết! 🚀
Hãy liên hệ ngay với chúng tôi để tìm hiểu cũng như trải nghiệm những sản phẩm, giải pháp hàng đầu về AI Storage để giúp doanh nghiệp của bạn trở nên lớn mạnh !
