퓨어스토리지가 컴퓨팅 병목 현상을 제거하여 AI 워크로드를 위한 GPU 활용을 최적화하는 방법

기업이 AI를 위한 GPU 클러스터에 1억 달러 또는 심지어 1백만 달러의 투자를 했지만, 이러한 GPU의 62%만이 지속적으로 활용되고 있다고 상상해 보십시오. 이는 상당한 재정적 낭비와 ROI 손실로 이어질 수 있습니다. 

그러나 인프라 소유자는 재정적 손실뿐만 아니라 성능, 효율성 및 기회의 손실도 방지하기 위해 중요한 결정을 내릴 수 있습니다. GPU 성능에 큰 영향을 미치고 GPU GPU 사이클을 낭비할 수 있는 성능이 떨어지는 데이터 스토리지 인프라를 살펴보는 것에서 시작됩니다.

AI 환경에서 GPU 활용을 극대화하는 것은 효율적인 운영을 위해 매우 중요합니다. 퓨어스토리지는 GPU 활용을 최적화하도록 설계된 스토리지 아키텍처를 제공하여 이러한 문제를 해결합니다. 그 방법을 살펴보겠습니다.

기술적 제약 및 솔루션

퓨어스토리지 플랫폼은 세 가지 주요 기술적 제약을 해결합니다.

• 데이터 수집 지연 시간: 지속적인 데이터 흐름을 보장하기 위해 I/O 대기 시간 단축
• 동시성 한계: 멀티 GPU 교육 역량 향상
• 처리량 가변성: 일관된 성능을 위한 추론 버스트 관리

AI 파이프라인에서의 GPU 스토리지 상호 의존성

현대적인 AI 워크로드는 GPU 메모리 대역폭과 일치하는 병렬화된 데이터 전달이 필요합니다. 예를 들어, NVIDIA Blackwell GPU는 높은 집계 메모리 대역폭을 요구합니다. 퓨어스토리지⁽FlashBlade//S™)는 다음을 통해 고성능을 제공합니다.

• NVMe-oF 프로토콜 최적화: 데이터 전송 효율성 향상
• ARM 기반 DirectFlash^® 모듈: 소프트웨어 스택 오버헤드 감소
• 동적 패리티 튜닝: 혼합 읽기/쓰기 워크로드 최적화

이 아키텍처는 데이터 스톨 사이클을 대폭 줄여 GPU 텐서 코어를 포화 상태로 유지합니다.

기술 벤치마크: 스토리지가 교육 효율성에 미치는 영향

메트릭	기존 HDD 스토리지	퓨어스토리지 올플래시 솔루션	교육에 미치는 영향
Epoch 시간	3~5배 더 긴	베이스라인(1x)	플래시 스토리지는 HDD에 비해 교육 시간을 50~70% 단축할 수 있습니다.
GPU 활용	30-60%	85-98%	높은 활용률은 GPU가 데이터를 기다리는 시간을 줄인다는 것을 의미합니다.
전력 효율성(FLOPS/와트)	하단	2~3배 더 높음	올플래시 솔루션은 전력 와트당 더 많은 컴퓨팅을 지원합니다.
레이턴시 읽기	5~10ms	0.2~1ms	낮은 레이턴시로 GPU에 데이터를 신속하게 공급
처리량	드라이브당 100~200MB/s	5~20GB/s	높은 처리량으로 데이터 기아 방지
초당입출력성능(IOPS)	드라이브당 100-200개	100,000+	대규모 데이터 세트의 랜덤 액세스 패턴을 위한 Crucial

차세대 AI 워크로드 문제 해결

퓨어스토리지 플랫폼은 GPU 활용 측면에서 다음을 제공합니다.

RAG(Retrieval-augmented Generation) 최적화

퓨어스토리지와 NVIDIA의 공동 RAG 솔루션은 다음과 같습니다.

• GPU 다이렉트 스토리지: CPU 병목 현상 극복
• Metadata 인덱싱 파이프라인: LLM 프롬프트 레이턴시 감소
• QoS 제어 처리량: 지속적인 성능 보장

RAG 솔루션에 대해 자세히 알아보세요.

에너지 효율적인 확장

• 하드웨어 가속 압축: 데이터 풋프린트 절감
• 예측 계층화: 콜드 데이터를 더 높은 밀도의 스토리지로 이동

분산 교육 가속화

퓨어스토리지 플랫폼은 다음을 제공합니다.

• 낮은 읽기 레이턴시: 지리적으로 분산된 GPU 클러스터
• 다운타임 제로 재구축: 용량 확장 중
• 높은 캐시 적중률: 멀티모달 데이터 세트용

퓨어스토리지의 경쟁력 있는 차별화

• 플래시에 최적화된 Linux 커널 스택: CPU 사용량 절감
• 동적 RAID 지오메트리: 스파이크 발생 시 높은 가동시간 유지
• AI 워크로드 오케스트레이션 API: GPU 클러스터 토폴로지를 기반으로 데이터 배치 자동화

퓨어스토리지는 스토리지를 GPU 공동 프로세서로 취급함으로써 기업이 AI 인프라의 잠재력을 극대화할 수 있도록 지원합니다.

구현 지침

GPU 및 스토리지 성능을 조정하려면 다음 Python 예를 고려하십시오.

다중 에이전트 RAG 프레임워크

LLM의 출현은 AI 에이전트 및 다중 에이전트 RAG 시스템과 같은 고급 패러다임의 개발을 주도했습니다. 단일 외부 지식 소스에서 단일 패스 검색을 수행하는 기존 RAG 파이프라인과 달리, 다중 에이전트 RAG 프레임워크는 각각 고유한 데이터 소스에 액세스하는 여러 전문 에이전트의 검색을 오케스트레이션합니다. 이 아키텍처는 데이터 로딩 및 체크포인트에 대한 복잡성과 스토리지 I/O 요구 사항을 크게 증가시켜 트레이닝 중 현재 모델 상태를 저장하고 복원합니다.

데이터 로딩 성능은 다음과 같은 몇 가지 낮은 수준의 요인에 의해 영향을 받습니다.

• 파이프라인 구성 로드: 스토리지 I/O 운영 및 데이터 전처리/변환 단계의 순차적 또는 병렬 실행 포함
• I/O 액세스 패턴: 데이터 세트 구조, 샘플링 전략 및 모델별 입력 요구사항(예: 순차적 액세스 대 랜덤 액세스)에 따라 결정
• 스토리지 하위 시스템 특성: I/O 병목 현상으로 인한 GPU 유휴 시간을 최소화하기 위해 높은 처리량과 낮은 레이턴시의 읽기를 지원해야 합니다.

체크포인트 성능은 다음과 같은 요인의 영향을 받습니다.

• 효율적인 데이터 처리: 대규모 모델 트레이닝의 체크포인트를 지정하려면 높은 읽기 및 쓰기 대역폭이 필요하기 때문에 저장 및 복구 작업 중 교육 중단이 최소화됩니다.
• 체크포인트 파일: 체크포인트는 일반적으로 하나 이상의 파일로 구성되며, 각 파일은 전용 프로세스 또는 스레드로 작성되어 단일 라이터 모델을 준수하여 일관성을 보장합니다.
• 높은 스토리지 오버헤드: 대규모 모델과 장기 교육 작업의 경우, 정기적인 체크포인트를 위한 종합 스토리지 요구 사항이 상당할 수 있으므로 쓰기 증폭 및 플래시 스토리지 활용을 효과적으로 관리하기 위해 최적화된 스토리지 솔루션과 I/O 스케줄링이 필요합니다.

스토리지 I/O 효율성에 영향을 미치는 주요 파라미터에는 샘플 및 배치 크기, 동시성(리더 및 라이터 스레드 수), I/O 프로토콜 및 병렬화 전략, 비동기 읽기 작업 및 캐싱 레이어의 효율성이 포함됩니다. 이러한 구성 요소를 최적화하는 것은 GPU 활용을 유지하고 멀티 에이전트 RAG 시스템에서 확장 가능한 트레이닝 성능을 보장하는 데 매우 중요합니다.

퓨어스토리지를 통한 AI 파이프라인 최적화에 대해 자세히 알아보려면 AI 솔루션 페이지를 방문하세요.

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