Hoe Pure Storage computerknelpunten elimineert en GPU-gebruik voor AI-workloads optimaliseert

Stelt u zich eens voor dat een onderneming zojuist een investering van $ 100.000 – of zelfs $ 1 miljoen – heeft gedaan in een GPU-cluster voor AI, maar slechts 62% van die GPU’s wordt consequent gebruikt bij capaciteit. Dat kan leiden tot aanzienlijke financiële verspilling en verlies van ROI. 

Maar infrastructuureigenaren kunnen een cruciale beslissing nemen om deze verliezen te voorkomen – niet alleen financiële verliezen, maar ook verloren prestaties, efficiëntie en kansen. Het begint met te kijken naar een onderpresterende infrastructuur voor dataopslag, die een grote invloed kan hebben op de GPU-prestaties en GPUGPUverspillingscycli.

In AI-omgevingen is het maximaliseren van het GPU-gebruik cruciaal voor efficiënte activiteiten. Pure Storage pakt deze uitdagingen aan door opslagarchitecturen te bieden die zijn ontworpen om het GPUGPUgebruik te optimaliseren. Laten we eens kijken hoe.

Technische beperkingen en oplossingen

Het Pure Storage-platform pakt drie belangrijke technische beperkingen aan:

• latency data-inname: De I/O-wachttijden verkorten om een continue datastroom te garanderen
• Concurrency-limieten: Verbetering van multi-GPU-trainingsmogelijkheden
• Doorvoervariabiliteit: Beheer van gevolgtrekkingen voor consistente prestaties

GPU-opslag Onderlinge afhankelijkheid in AI-pipelines

Moderne AI-workloads vereisen parallelle datalevering die overeenkomt met de GPUGPUgeheugenbandbreedte. NVIDIA Blackwell-GPU’s vereisen bijvoorbeeld een hoge geaggregeerde geheugenbandbreedte. Pure Storage^® FlashBlade//S™ levert hoge prestaties door:

• NVMe-oF-protocoloptimalisatie: Verbetering van de efficiëntie van dataoverdracht
• ARM-gebaseerde DirectFlash^®–modules: Overhead softwarestack verminderen
• Dynamische pariteitstuning: Optimaliseren van gemengde lees-/schrijfworkloads

Deze architectuur reduceert data-storagecycli aanzienlijk, waardoor GPU-tensorcores verzadigd blijven.

Technische benchmark: Impact van opslag op trainingsefficiëntie

Next-gen AI-workloaduitdagingen oplossen

Qua GPU-gebruik biedt het Pure Storage-platform:

Retrieval-augmented Generation (RAG)-optimalisatie

Een gezamenlijke RAG-oplossing van Pure Storage en NVIDIA omvat:

• GPU directe opslag: CPU-knelpunten omzeilen
• Metadata-geïndexeerde pijpleidingen: Vermindering van LLM prompt latency
• QoS-gestuurde verwerkingscapaciteit: Zorgen voor duurzame prestaties

Meer informatie over de RAG-oplossing.

Energie-efficiënt schalen

• Hardware-versnelde compressie: Data footprint verkleinen
• Voorspellende tiering: Verhuizen van koude data naar dichtere opslag

Versnelling van gedistribueerde training

Het Pure Storage-platform biedt:

• Lage leeslatentie: Over geo-gedistribueerde GPU-clusters
• Geen herbouw downtime: Tijdens capaciteitsuitbreiding
• Hoge cache hit rate: Voor multimodale datasets

De Pure Storage competitieve differentiatie

• Flash-geoptimaliseerde Linux kernel stack: Lager CPU-gebruik
• Dynamische RAID-geometrie: Behoud van een hoge uptime tijdens innamepieken
• AI workload orkestratie API: Automatisering van dataplaatsing op basis van GPU-clustertopologie

Door opslag als GPU-coprocessor te behandelen, stelt Pure Storage ondernemingen in staat om het potentieel van hun AI-infrastructuur te maximaliseren.

Implementatierichtlijnen

Voor het uitlijnen van GPU- en opslagprestaties kunt u het volgende Python-voorbeeld overwegen:

Multi-agent RAG Frameworks

De komst van LLM’s heeft geleid tot de ontwikkeling van geavanceerde paradigma’s zoals AI-agenten en multi-agent RAG-systemen. In tegenstelling tot conventionele RAG-pipelines – die een single-pass retrieval uitvoeren uit een solitaire externe kennisbron – orkestreren multi-agent RAG-frameworks het ophalen over meerdere gespecialiseerde agenten, waarbij elk toegang heeft tot verschillende databronnen. Deze architectuur verhoogt de complexiteit en opslag-I/O-vereisten van het laden en controleren van data aanzienlijk om de huidige modelstatus tijdens de training op te slaan en te herstellen.

De prestaties van het laden van data worden beïnvloed door verschillende factoren op laag niveau:

• Laden van de samenstelling van de pijpleiding: Betreft sequentiële of parallelle uitvoering van storage I/O-bewerkingen en data-voorverwerkings-/transformatiefasen
• I/O-toegangspatronen: Bepaald door datasetstructuur, samplingstrategie en modelspecifieke inputvereisten (bijv. sequentiële vs. willekeurige toegang)
• Kenmerken van het opslagsubsysteem: Moet leesbewerkingen met een hoge verwerkingscapaciteit en lage latency ondersteunen om GPU GPU-tijd als gevolg van I/O-knelpunten te minimaliseren
  

Het controleren van prestaties wordt beïnvloed door de volgende factoren:

• Efficiënte dataverwerking: Controle in grootschalige modeltraining vereist een hoge lees- en schrijfbandbreedte om trainingsonderbrekingen tijdens opslag- en herstelactiviteiten te minimaliseren.
• Check-pointing files: Controlepunten bestaan meestal uit een of meer bestanden, waarbij elk bestand wordt geschreven door een speciaal proces of thread, volgens een single-writer model om consistentie te garanderen.
• Hoge opslagoverhead: Voor grote modellen en langdurige trainingstaken kunnen de totale opslagvereisten voor periodieke controlepunten aanzienlijk zijn, waardoor geoptimaliseerde opslagoplossingen en I/O-planning nodig zijn om write amplificatie en flashopslaggebruik effectief te beheren.

Belangrijke parameters die de efficiëntie van storage I/O beïnvloeden zijn onder meer sample- en batchgroottes, gelijktijdigheid (aantal reader- en writer-threads), I/O-protocol en parallellismestrategie, asynchrone leesbewerkingen en effectiviteit van cachinglagen. Het optimaliseren van deze componenten is van cruciaal belang voor het behoud van het GPU-gebruik en het garanderen van schaalbare trainingsprestaties in multi-agent RAG-systemen.

Ga voor meer informatie over het optimaliseren van AI-pipelines met Pure Storage naar onze AIAIoplossingenpagina.

Lees meer over onze samenwerking met NVIDIA.