मॉडल प्रशिक्षण में भंडारण को प्रमुख बाधा न बनने दें

ऐसा कहा गया है कि प्रौद्योगिकी कंपनियां या तो जीपीयू के लिए संघर्ष कर रही हैं या उन्हें हासिल करने की राह पर हैं। अप्रैल में, टेस्ला के सीईओ एलन मस्क ने 10,000 जीपीयू खरीदे और कहा कि कंपनी NVIDIA से बड़ी मात्रा में जीपीयू खरीदना जारी रखेगी। उद्यम की ओर से, आईटी कर्मी भी यह सुनिश्चित करने के लिए कड़ी मेहनत कर रहे हैं कि निवेश पर रिटर्न को अधिकतम करने के लिए जीपीयू का लगातार उपयोग किया जाए। हालाँकि, कुछ कंपनियों को लग सकता है कि जैसे-जैसे GPU की संख्या बढ़ती है, GPU निष्क्रियता अधिक गंभीर होती जाती है।

यदि इतिहास ने हमें उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग (एचपीसी) के बारे में कुछ सिखाया है, तो वह यह है कि गणना पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करने की कीमत पर भंडारण और नेटवर्किंग का त्याग नहीं किया जाना चाहिए। यदि स्टोरेज कंप्यूटिंग इकाइयों में डेटा को कुशलतापूर्वक स्थानांतरित नहीं कर सकता है, तो भले ही आपके पास दुनिया में सबसे अधिक जीपीयू हों, आप इष्टतम दक्षता हासिल नहीं कर पाएंगे।

स्मॉल वर्ल्ड बिग डेटा के विश्लेषक माइक मैचेट के अनुसार, छोटे मॉडलों को मेमोरी (रैम) में निष्पादित किया जा सकता है, जिससे गणना पर अधिक ध्यान केंद्रित किया जा सकता है। हालाँकि, अरबों नोड्स वाले चैटजीपीटी जैसे बड़े मॉडल उच्च लागत के कारण मेमोरी में संग्रहीत नहीं किए जा सकते हैं।

मैटचेट कहते हैं, "आप मेमोरी में अरबों नोड्स को फिट नहीं कर सकते हैं, इसलिए भंडारण और भी महत्वपूर्ण हो जाता है।" दुर्भाग्य से, नियोजन प्रक्रिया के दौरान डेटा भंडारण को अक्सर नजरअंदाज कर दिया जाता है।

सामान्य तौर पर, उपयोग के मामले की परवाह किए बिना, मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया में चार सामान्य बिंदु हैं:

1. मॉडल प्रशिक्षण
2. अनुमान आवेदन
3. डेटा संग्रहण
4. त्वरित कंप्यूटिंग

मॉडल बनाते और तैनात करते समय, अधिकांश आवश्यकताएं मॉडल प्रशिक्षण शुरू करने के लिए त्वरित प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट (पीओसी) या परीक्षण वातावरण को प्राथमिकता देती हैं, जिसमें डेटा भंडारण की आवश्यकता पर शीर्ष ध्यान नहीं दिया जाता है।

हालाँकि, चुनौती इस तथ्य में निहित है कि प्रशिक्षण या अनुमान तैनाती महीनों या वर्षों तक चल सकती है। इस समय के दौरान कई कंपनियां तेजी से अपने मॉडल आकार बढ़ाती हैं, और बढ़ते मॉडल और डेटासेट को समायोजित करने के लिए बुनियादी ढांचे का विस्तार करना चाहिए।

लाखों एमएल प्रशिक्षण कार्यभार पर Google के शोध से पता चलता है कि प्रशिक्षण का औसतन 30% समय इनपुट डेटा पाइपलाइन पर खर्च होता है। जबकि पिछले शोध ने प्रशिक्षण को गति देने के लिए जीपीयू को अनुकूलित करने पर ध्यान केंद्रित किया है, डेटा पाइपलाइन के विभिन्न हिस्सों को अनुकूलित करने में अभी भी कई चुनौतियाँ बनी हुई हैं। जब आपके पास महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल शक्ति होती है, तो वास्तविक बाधा यह बन जाती है कि आप परिणाम प्राप्त करने के लिए गणनाओं में कितनी जल्दी डेटा डाल सकते हैं।

विशेष रूप से, डेटा भंडारण और प्रबंधन में चुनौतियों के लिए डेटा वृद्धि के लिए योजना की आवश्यकता होती है, जिससे आप प्रगति के साथ डेटा के मूल्य को लगातार निकालने की अनुमति देते हैं, खासकर जब आप गहन शिक्षण और तंत्रिका नेटवर्क जैसे अधिक उन्नत उपयोग के मामलों में उद्यम करते हैं, जो उच्च मांग रखते हैं क्षमता, प्रदर्शन और मापनीयता के संदर्भ में भंडारण।

विशेष रूप से:

अनुमापकता
मशीन लर्निंग के लिए बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने की आवश्यकता होती है, और जैसे-जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, मॉडल की सटीकता में भी सुधार होता है। इसका मतलब है कि व्यवसायों को हर दिन अधिक डेटा एकत्र और संग्रहीत करना होगा। जब भंडारण स्केल नहीं किया जा सकता है, तो डेटा-सघन कार्यभार बाधाएं पैदा करता है, प्रदर्शन को सीमित करता है और परिणामस्वरूप महंगा GPU निष्क्रिय समय होता है।

FLEXIBILITY
एक ही प्रकार के वातावरण तक सीमित होने के बजाय, विभिन्न प्रणालियों की जरूरतों को पूरा करने के लिए कई प्रोटोकॉल (एनएफएस, एसएमबी, HTTP, एफ़टीपी, एचडीएफएस और एस 3 सहित) के लिए लचीला समर्थन आवश्यक है।

विलंब
I/O विलंबता मॉडल के निर्माण और उपयोग के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि डेटा को कई बार पढ़ा और दोबारा पढ़ा जाता है। I/O विलंबता को कम करने से मॉडलों का प्रशिक्षण समय दिनों या महीनों तक कम हो सकता है। तेज़ मॉडल विकास सीधे तौर पर अधिक व्यावसायिक लाभ प्रदान करता है।

प्रवाह
कुशल मॉडल प्रशिक्षण के लिए भंडारण प्रणालियों का थ्रूपुट महत्वपूर्ण है। प्रशिक्षण प्रक्रियाओं में बड़ी मात्रा में डेटा शामिल होता है, आमतौर पर प्रति घंटे टेराबाइट्स में।

समानांतर पहुंच
उच्च थ्रूपुट प्राप्त करने के लिए, प्रशिक्षण मॉडल गतिविधियों को कई समानांतर कार्यों में विभाजित करते हैं। इसका मतलब अक्सर यह होता है कि मशीन लर्निंग एल्गोरिदम एक ही समय में कई प्रक्रियाओं (संभवतः कई भौतिक सर्वर पर) से एक ही फाइल तक पहुंचते हैं। भंडारण प्रणाली को प्रदर्शन से समझौता किए बिना समवर्ती मांगों को संभालना चाहिए।

कम विलंबता, उच्च थ्रूपुट और बड़े पैमाने पर समानांतर I/O में अपनी उत्कृष्ट क्षमताओं के साथ, डेल पॉवरस्केल जीपीयू-त्वरित कंप्यूटिंग के लिए एक आदर्श भंडारण पूरक है। पावरस्केल मल्टी-टेराबाइट डेटासेट को प्रशिक्षित और परीक्षण करने वाले विश्लेषण मॉडल के लिए आवश्यक समय को प्रभावी ढंग से कम कर देता है। पॉवरस्केल ऑल-फ्लैश स्टोरेज में, बैंडविड्थ 18 गुना बढ़ जाती है, जिससे I/O बाधाएं दूर हो जाती हैं, और बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा के मूल्य को तेज करने और अनलॉक करने के लिए इसे मौजूदा इसिलोन क्लस्टर में जोड़ा जा सकता है।

इसके अलावा, पॉवरस्केल की मल्टी-प्रोटोकॉल एक्सेस क्षमताएं वर्कलोड चलाने के लिए असीमित लचीलापन प्रदान करती हैं, जिससे डेटा को एक प्रोटोकॉल का उपयोग करके संग्रहीत किया जा सकता है और दूसरे का उपयोग करके एक्सेस किया जा सकता है। विशेष रूप से, पॉवरस्केल प्लेटफ़ॉर्म की शक्तिशाली सुविधाएँ, लचीलापन, स्केलेबिलिटी और एंटरप्राइज़-ग्रेड कार्यक्षमता निम्नलिखित चुनौतियों का समाधान करने में मदद करती है:

- मॉडल प्रशिक्षण चक्र को कम करते हुए नवाचार को 2.7 गुना तक तेज करें।

- I/O बाधाओं को दूर करें और एंटरप्राइज़-ग्रेड सुविधाओं, उच्च प्रदर्शन, समवर्ती और स्केलेबिलिटी का लाभ उठाकर तेज़ मॉडल प्रशिक्षण और सत्यापन, बेहतर मॉडल सटीकता, बढ़ी हुई डेटा विज्ञान उत्पादकता और कंप्यूटिंग निवेश पर अधिकतम रिटर्न प्रदान करें। एक ही क्लस्टर में 119 पीबी तक प्रभावी भंडारण क्षमता का लाभ उठाकर गहरे, उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटासेट के साथ मॉडल सटीकता बढ़ाएं।

- छोटे और स्वतंत्र रूप से गणना और भंडारण को शुरू करके, मजबूत डेटा सुरक्षा और सुरक्षा विकल्प प्रदान करके बड़े पैमाने पर तैनाती हासिल करें।

- तेज, कम जोखिम वाली तैनाती के लिए इन-प्लेस एनालिटिक्स और पूर्व-मान्य समाधानों के साथ डेटा विज्ञान उत्पादकता में सुधार करें।

- NVIDIA GPU त्वरण और NVIDIA DGX सिस्टम के साथ संदर्भ आर्किटेक्चर सहित सर्वोत्तम-प्रजाति प्रौद्योगिकियों पर आधारित सिद्ध डिज़ाइन का लाभ उठाना। पावरस्केल का उच्च प्रदर्शन और समवर्तीता डेटा अधिग्रहण और तैयारी से लेकर मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान तक, मशीन लर्निंग के हर चरण में भंडारण प्रदर्शन आवश्यकताओं को पूरा करती है। वनएफएस ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ, सभी नोड्स एक ही वनएफएस-संचालित क्लस्टर के भीतर प्रदर्शन प्रबंधन, डेटा प्रबंधन, सुरक्षा और डेटा सुरक्षा जैसी एंटरप्राइज़-स्तरीय सुविधाओं के साथ निर्बाध रूप से काम कर सकते हैं, जो व्यवसायों के लिए मॉडल प्रशिक्षण और सत्यापन को तेजी से पूरा करने में सक्षम बनाता है।