Pure Storage 如何消除運算瓶頸，並優化 AI 工作負載的 GPU 使用率

想像一下，企業剛投入 10 萬美元，甚至 100 萬美元投資在 GPU 叢集進行 AI，但其中只有 62% 的 GPU 持續用於儲存容量。這可能增加大量財務浪費和投資報酬率損失。 

但基礎架構擁有者可以做出關鍵決策，以防止損失，不只是財務損失，還有效能、效率和機會損失。一開始先看效能不佳的資料儲存基礎架構，這會大幅影響 GPU 效能和浪費的 GPU 週期。

在 AI 環境中，將 GPU 使用率最大化對於高效率營運至關重要。Pure Storage 提供專為優化 GPU 使用率而設計的儲存基礎架構，解決了這些挑戰。我們來看看如何進行。

技術限制與解決方案

Pure Storage 平台解決了三大關鍵技術限制：

• 資料擷取延遲：縮短 I/O 等候時間，確保資料持續流動
• 並行限制：強化多 GPU 訓練功能
• 傳輸量變異性： 管理突發推論，取得一致的效能

GPU 儲存與 AI 流程的相互依賴性

現代 AI 工作負載需要符合 GPU 記憶體頻寬的平行資料傳遞。舉例來說，NVIDIA Blackwell GPU 需要高彙總記憶體頻寬。Pure Storage^® FlashBlade//S Solid 透過以下方式提供高效能：

• NVMe-oF 協定優化：提升資料傳輸效率
• ARM 式 DirectFlash^® 模組：降低軟體堆疊的開銷
• 動態同位調諧：最佳化混合讀取/寫入工作負載

此架構可大幅減少資料失速週期，保持 GPU 張力核心飽和。

技術基準：儲存裝置對訓練效率的影響

解決次世代 AI 工作負載的挑戰

在 GPU 使用方面，Pure Storage 平台提供：

擷取擴增世代 （RAG） 最佳化

Pure Storage 與 NVIDIA 聯合推出的 RAG 解決方案包含：

• GPU 直接儲存： 克服 CPU 瓶頸
• Metadata索引的管道： 降低 LLM 即時延遲
• QoS 控制傳輸量： 確保持續的效能

深入了解 RAG 解決方案。

節能擴展

• 硬體加速壓縮： 減少資料佔用
• 預測式分層： 將冷資料移至更密集的儲存

分散式訓練加速

Pure Storage 平台提供：

• 低讀取延遲： 橫跨地理分散式 GPU 叢集
• 零重建停機時間： 容量擴充期間
• 高快取命中率： 適用於多模式資料集

Pure Storage 的競爭差異化

• 快閃優化的 Linux 內核堆疊：降低 CPU 使用率
• 動態 RAID 幾何特性：在攝入尖峰期間維持高運行時間
• AI 工作負載調度 API： 根據 GPU 叢集拓撲將資料放置自動化

Pure Storage 將儲存設備視為 GPU 協同處理器，讓企業能夠發揮 AI 基礎架構的最大潛能。

實施指南

若要調整 GPU 和儲存效能，請考慮以下 Python 範例：

多重代理 RAG 架構

LLM 的出現推動了 AI 代理和多代理 RAG 系統等進階典範的開發。與傳統 RAG 管道不同，這些管道從單一外部知識來源執行單通擷取，多代理 RAG 框架可跨多個專業值機員調度擷取，每個都存取不同的資料來源。此架構大幅提高了資料載入和檢查點的複雜性和儲存 I/O 需求，以在訓練期間儲存和恢復目前的模型狀態。

資料載入效能受到幾個低階因素的影響：

• 載入管線組成：涉及儲存裝置 I/O 作業的順序或並行執行，以及資料前置處理/轉換階段
• I/O 存取模式： 由資料集結構、抽樣策略和模型特定的輸入需求決定（例如，序列存取與隨機存取）
• 儲存子系統特性：必須支援高傳輸量、低延遲讀取，以盡可能縮短因 I/O 瓶頸造成的 GPU 閒置時間
  

檢查點效能受以下因素的影響：

• 高效率的資料處理： 大規模模型訓練的檢查需要高讀取和寫入頻寬，以最大限度地減少儲存和還原操作期間的訓練中斷。
• 檢查點檔案： 檢查點通常由一個或多個檔案組成，每個檔案都由專用流程或執行緒寫入，並遵循單一寫入器模型以確保一致性。
• 高儲存開銷： 對於大型模型和長期訓練工作，定期檢查點的彙總儲存需求可能相當龐大，需要優化的儲存解決方案和 I/O 排程，才能有效管理寫入放大和快閃記憶體儲存利用。

影響儲存 I/O 效率的關鍵參數包括樣本和批次大小、並行（讀取器和寫入器執行緒數量）、I/O 協定和平行處理策略、非同步讀取操作和快取層的有效性。最佳化這些元件對於維持 GPU 使用率，並確保多代理 RAG 系統的可擴充訓練效能至關重要。

若要深入了解如何使用 Pure Storage 優化 AI 流程，請造訪我們的 AI 解決方案頁面。

深入瞭解我們與 NVIDIA 的合作關係。