AI Storage là gì? Vì sao tốc độ đọc dữ liệu quan trọng?

AI Storage là hệ thống lưu trữ dữ liệu phục vụ quá trình huấn luyện và vận hành trí tuệ nhân tạo. Ngoài dung lượng, tốc độ đọc dữ liệu cũng rất quan trọng. Yếu tố này ảnh hưởng đến hiệu suất GPU và thời gian xử lý AI.

Trong quá trình huấn luyện, AI cần truy cập dữ liệu liên tục. Hệ thống lưu trữ chậm có thể khiến GPU phải chờ. Khi đó, tài nguyên tính toán không được tận dụng hiệu quả. Thời gian hoàn thành công việc cũng có thể kéo dài.

Storage cho AI là gì? Vai trò của hệ thống lưu trữ trong AI

Storage cho AI (AI Storage) là hệ thống lưu trữ và cung cấp dữ liệu phục vụ quá trình phát triển, huấn luyện và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo. Hệ thống này có thể bao gồm ổ cứng SSD, NVMe SSD, hệ thống lưu trữ tập trung, lưu trữ phân tán và các giải pháp lưu trữ trên nền tảng đám mây.

Khác với nhu cầu lưu trữ thông thường, các ứng dụng AI có thể phải xử lý lượng dữ liệu lớn, truy cập dữ liệu liên tục và phục vụ nhiều tác vụ đồng thời. Do đó, hệ thống Storage cần được lựa chọn dựa trên đặc điểm của từng loại công việc.

Storage cho AI thường phục vụ những nhóm dữ liệu chính sau:

• Dữ liệu huấn luyện: Bao gồm văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và các tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình AI.
• Model và trọng số mô hình: Chứa thông tin đã được mô hình học trong quá trình huấn luyện. Những dữ liệu này cần được đọc khi khởi chạy hoặc triển khai mô hình.
• Checkpoint: Là bản lưu trạng thái huấn luyện tại một thời điểm. Checkpoint giúp khôi phục quá trình làm việc khi xảy ra sự cố hoặc tiếp tục huấn luyện từ trạng thái đã lưu.
• Dữ liệu phục vụ suy luận: Bao gồm dữ liệu đầu vào và những tài nguyên cần thiết để mô hình tạo ra kết quả.
• Dữ liệu truy xuất: Với các hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation), Storage có thể chứa tài liệu, embedding và chỉ mục được sử dụng để tìm kiếm thông tin liên quan đến câu hỏi của người dùng.

Mỗi loại dữ liệu có cách truy cập khác nhau. Chẳng hạn, quá trình huấn luyện có thể cần đọc nhiều mẫu dữ liệu liên tục, trong khi hệ thống tìm kiếm vector thường phải xử lý nhiều truy vấn nhỏ. Vì vậy, không có một cấu hình Storage tối ưu cho tất cả ứng dụng AI.

Một hệ thống Storage phù hợp cần cân bằng giữa dung lượng, hiệu năng, khả năng mở rộng, độ tin cậy và chi phí vận hành. Đặc biệt, tốc độ đọc dữ liệu là yếu tố cần quan tâm vì nó ảnh hưởng đến khả năng cung cấp dữ liệu cho các thành phần xử lý phía sau.

Storage cung cấp dữ liệu cho GPU xử lý các tác vụ huấn luyện và vận hành AI.

Vì sao tốc độ đọc dữ liệu quan trọng đối với AI?

Giúp GPU hạn chế thời gian chờ dữ liệu

GPU là một trong những thành phần quan trọng của hạ tầng AI. Thiết bị này thực hiện các phép tính song song để huấn luyện mô hình hoặc tạo ra kết quả suy luận. Tuy nhiên, GPU chỉ có thể xử lý hiệu quả khi dữ liệu cần thiết được cung cấp kịp thời.

Trong quá trình huấn luyện, hệ thống thường lấy dữ liệu từ Storage, đưa qua các bước tiền xử lý rồi chuyển đến GPU. Nếu tốc độ đọc dữ liệu không đáp ứng nhu cầu của tác vụ, GPU có thể phải chờ batch dữ liệu tiếp theo.

Ví dụ, một hệ thống có GPU mạnh nhưng sử dụng Storage chậm có thể không khai thác hết năng lực tính toán. Khi GPU xử lý xong dữ liệu hiện tại nhưng dữ liệu tiếp theo chưa sẵn sàng, quá trình tính toán có thể bị gián đoạn.

Ngược lại, Storage có hiệu năng phù hợp giúp cung cấp dữ liệu ổn định hơn, hạn chế tình trạng nghẽn ở khâu đọc dữ liệu và hỗ trợ nâng cao mức sử dụng GPU.

Theo benchmark MLPerf Storage của MLCommons, một trong những mục tiêu đánh giá hiệu năng Storage là xác định khả năng cung cấp dữ liệu để các bộ tăng tốc AI duy trì hoạt động theo yêu cầu của từng workload. Điều này cho thấy hiệu quả của hệ thống lưu trữ cần được đánh giá trong mối liên hệ với toàn bộ quy trình AI, thay vì chỉ nhìn vào thông số phần cứng riêng lẻ.

>>> Tìm hiểu GPU VNSO tại: https://gpu.vnso.vn/

Hỗ trợ rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình

Huấn luyện AI thường yêu cầu hệ thống đọc dữ liệu qua nhiều vòng lặp. Với các tập dữ liệu lớn, quá trình này có thể tạo ra nhu cầu truy xuất đáng kể.

Nếu Storage không đáp ứng đủ thông lượng đọc, dữ liệu có thể trở thành một trong những nút thắt của quy trình huấn luyện. Khi đó, thời gian chờ dữ liệu sẽ làm giảm hiệu quả sử dụng tài nguyên tính toán.

Tốc độ đọc phù hợp giúp hệ thống cung cấp dữ liệu nhanh hơn, đặc biệt khi nhiều GPU hoặc nhiều máy chủ cùng xử lý một tác vụ. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện hiệu quả của quy trình huấn luyện, thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng tốc độ đọc Storage không phải yếu tố duy nhất quyết định thời gian huấn luyện. Hiệu năng còn phụ thuộc vào GPU, CPU, RAM, mạng, cách tổ chức dữ liệu và phần mềm xử lý. Việc nâng cấp Storage sẽ mang lại lợi ích rõ rệt nhất khi hiệu năng đọc dữ liệu đang là nút thắt của hệ thống.

Tăng hiệu quả tải mô hình và khôi phục checkpoint

Ngoài dữ liệu huấn luyện, AI còn phải đọc các tệp mô hình và checkpoint. Với những mô hình lớn, quá trình tải dữ liệu có thể tiêu tốn đáng kể thời gian và tài nguyên.

Checkpoint giúp lưu lại trạng thái huấn luyện để có thể tiếp tục công việc sau khi xảy ra sự cố. Khi cần khôi phục, hệ thống phải đọc các dữ liệu đã lưu và nạp lại trạng thái tương ứng.

Theo AWS Storage Blog, các hệ thống huấn luyện mô hình lớn phải đáp ứng yêu cầu cao về thông lượng, độ trễ và dung lượng lưu trữ khi ghi hoặc đọc checkpoint. Nếu quá trình này mất nhiều thời gian, việc khôi phục huấn luyện cũng bị kéo dài.

Do đó, Storage có hiệu năng phù hợp không chỉ hỗ trợ quá trình xử lý dữ liệu hằng ngày mà còn góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và khôi phục các tác vụ AI.

Hỗ trợ các ứng dụng AI truy xuất dữ liệu nhanh hơn

Tốc độ đọc dữ liệu cũng có ý nghĩa đối với các ứng dụng AI sau khi mô hình đã được huấn luyện.

Ví dụ, hệ thống RAG có thể phải tìm kiếm thông tin trong kho tài liệu trước khi đưa dữ liệu liên quan vào mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Với vector database, hệ thống cần đọc và truy xuất dữ liệu phục vụ quá trình tìm kiếm theo độ tương đồng.

Nếu hệ thống Storage có độ trễ cao hoặc không xử lý tốt các yêu cầu đồng thời, quá trình truy xuất có thể chậm hơn. Điều này có thể ảnh hưởng đến thời gian phản hồi của ứng dụng.

Tuy nhiên, tốc độ đọc Storage không đồng nghĩa với tốc độ phản hồi tổng thể của AI. Thời gian phản hồi còn phụ thuộc vào mô hình, quá trình tính toán, mạng và nhiều thành phần khác.

Storage có tốc độ đọc dữ liệu cao giúp ứng dụng AI truy xuất thông tin nhanh chóng, tối ưu quá trình xử lý.

Những thông số cần quan tâm khi lựa chọn Storage cho AI

Để đánh giá hiệu năng Storage cho AI, doanh nghiệp không nên chỉ dựa vào một con số tốc độ đọc được công bố. Mỗi workload có yêu cầu khác nhau, vì vậy cần xem xét các thông số liên quan đến cách dữ liệu được truy cập.

Thông lượng đọc (Read Throughput)

Thông lượng đọc thể hiện lượng dữ liệu mà hệ thống có thể đọc trong một đơn vị thời gian, thường được đo bằng MB/s hoặc GB/s.

Thông số này đặc biệt quan trọng với các tác vụ phải đọc lượng dữ liệu lớn, chẳng hạn tải tập dữ liệu huấn luyện hoặc khôi phục những tệp checkpoint dung lượng cao.

Ví dụ, nếu một hệ thống cần đọc 1.000 GB dữ liệu và đạt thông lượng đọc thực tế 2 GB/s, thời gian đọc lý tưởng sẽ vào khoảng 500 giây. Đây chỉ là phép tính ước lượng, chưa tính thời gian khởi tạo, xử lý dữ liệu, overhead và các giới hạn khác.

Độ trễ (Latency)

Độ trễ là thời gian từ khi hệ thống gửi yêu cầu truy xuất đến khi nhận được dữ liệu theo cách đo tương ứng. Thông số này thường được biểu diễn bằng micro giây (µs) hoặc mili giây (ms).

Độ trễ thấp có lợi với những ứng dụng thực hiện nhiều thao tác đọc nhỏ. Ví dụ, hệ thống tìm kiếm vector có thể phải thực hiện nhiều lần truy xuất để tìm dữ liệu phù hợp.

Số thao tác I/O mỗi giây (IOPS)

IOPS thể hiện số thao tác đọc hoặc ghi mà hệ thống xử lý trong một giây. Thông số này hữu ích khi đánh giá workload có nhiều yêu cầu truy xuất nhỏ, đặc biệt là truy xuất ngẫu nhiên.

Một Storage có thông lượng đọc cao chưa chắc đạt IOPS cao trong mọi điều kiện. Vì vậy, doanh nghiệp cần xem xét cả hai thông số khi đánh giá hệ thống.

Khả năng xử lý song song và mở rộng

Trong môi trường AI, nhiều GPU hoặc máy chủ có thể cùng truy cập dữ liệu. Khi số lượng yêu cầu tăng lên, Storage cần duy trì hiệu năng ổn định và hạn chế tình trạng tranh chấp tài nguyên.

Khả năng mở rộng cũng quan trọng khi doanh nghiệp tăng dung lượng dữ liệu, bổ sung máy chủ hoặc triển khai thêm workload AI.

Bên cạnh đó, cần quan tâm đến độ ổn định, khả năng bảo vệ dữ liệu và chi phí vận hành. Một hệ thống Storage hiệu quả không chỉ nhanh trong điều kiện thử nghiệm mà còn cần đáp ứng tốt nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.

Cách lựa chọn và tối ưu Storage cho từng nhu cầu AI

Không phải mọi dự án AI đều cần cùng một loại Storage. Việc lựa chọn cần bắt đầu từ đặc điểm dữ liệu, cách truy cập và yêu cầu hiệu năng của ứng dụng.

Với tác vụ huấn luyện AI: Doanh nghiệp nên ưu tiên thông lượng đọc phù hợp, khả năng truy cập song song và hiệu năng ổn định khi nhiều GPU cùng sử dụng dữ liệu. Với các workload lớn, hệ thống tệp song song hoặc giải pháp lưu trữ hiệu năng cao có thể là lựa chọn đáng cân nhắc.

Với tác vụ suy luận và ứng dụng AI: Cần xem xét thời gian tải mô hình, độ trễ truy xuất và khả năng đáp ứng nhiều yêu cầu đồng thời. Nếu ứng dụng sử dụng RAG hoặc vector database, hiệu năng truy xuất dữ liệu nhỏ cũng cần được đánh giá.

Với nhu cầu lưu trữ dataset và dữ liệu lâu dài: Object storage có thể phù hợp khi cần quản lý lượng dữ liệu lớn, mở rộng linh hoạt và tích hợp với quy trình xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, object storage không mặc nhiên nhanh hơn hoặc chậm hơn file storage trong mọi trường hợp. Hiệu năng phụ thuộc vào công nghệ, cấu hình, cách truy cập và workload.

Với nhu cầu sử dụng tài nguyên linh hoạt: Doanh nghiệp có thể cân nhắc hạ tầng cloud để triển khai môi trường tính toán theo nhu cầu. Tuy nhiên, cần kiểm tra khả năng kết nối giữa GPU và Storage, băng thông mạng, giới hạn dịch vụ và chi phí truyền dữ liệu trước khi lựa chọn.

Ngoài việc chọn đúng loại Storage, doanh nghiệp có thể tối ưu hiệu năng bằng một số cách sau:

• Tổ chức dữ liệu hợp lý, hạn chế việc phải mở và xử lý quá nhiều tệp nhỏ không cần thiết.
• Sử dụng cơ chế đọc trước (prefetching) hoặc bộ nhớ đệm (caching) khi phù hợp với workload.
• Kiểm tra data loader và các bước tiền xử lý để tránh tình trạng CPU hoặc phần mềm làm chậm việc cung cấp dữ liệu.
• Theo dõi thông lượng đọc, độ trễ, IOPS và mức sử dụng GPU trong quá trình vận hành.
• Thử nghiệm với dữ liệu và số lượng GPU gần với điều kiện sử dụng thực tế trước khi quyết định nâng cấp.

Đối với các hệ thống tương thích, công nghệ NVIDIA GPUDirect Storage còn cho phép xây dựng đường truyền dữ liệu trực tiếp giữa Storage và bộ nhớ GPU thông qua DMA, giảm nhu cầu sử dụng bộ đệm trung gian qua CPU. Tuy nhiên, hiệu quả thực tế phụ thuộc vào phần cứng, phần mềm và cấu hình triển khai.

Tóm lại, muốn cải thiện hiệu năng AI, doanh nghiệp cần xác định chính xác điểm nghẽn trước khi đầu tư. Nếu vấn đề nằm ở Storage, tối ưu hệ thống lưu trữ có thể giúp khai thác tài nguyên GPU hiệu quả hơn. Nếu nút thắt nằm ở mạng, CPU hoặc phần mềm, chỉ tăng tốc độ đọc Storage sẽ chưa đủ để giải quyết vấn đề.

Tối ưu tài nguyên GPU cho AI cùng Cloud GPU VNSO

Bên cạnh Storage, GPU cũng là thành phần quan trọng trong hạ tầng phục vụ huấn luyện và vận hành AI. Để lựa chọn cấu hình phù hợp, doanh nghiệp cần cân nhắc khối lượng công việc, yêu cầu hiệu năng và ngân sách đầu tư.

Cloud GPU VNSO cung cấp giải pháp thuê GPU theo giờ hoặc theo tháng, giúp doanh nghiệp linh hoạt tiếp cận tài nguyên tính toán phục vụ các nhu cầu AI mà không nhất thiết phải đầu tư toàn bộ hạ tầng GPU ngay từ đầu.

Khi triển khai dự án, doanh nghiệp nên đánh giá đồng thời hiệu năng GPU, khả năng cung cấp dữ liệu của Storage và băng thông mạng để xây dựng môi trường làm việc phù hợp.

>>> Tìm hiểu Cloud GPU VNSO tại: https://gpu.vnso.vn/

Liên hệ VNSO để được tư vấn giải pháp thuê GPU phù hợp với nhu cầu triển khai AI của doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp về Storage cho AI

1. Làm thế nào để biết Storage có đang làm chậm hệ thống AI không?

Doanh nghiệp có thể theo dõi mức sử dụng GPU, thời gian chờ dữ liệu, độ trễ đọc và thông lượng I/O trong quá trình chạy thử. Nếu GPU thường xuyên chờ dữ liệu và hiệu năng cải thiện khi tối ưu DataLoader hoặc đường truyền Storage, đây có thể là dấu hiệu của nút thắt dữ liệu.

2. Có nên lưu toàn bộ dữ liệu AI trên một hệ thống Storage duy nhất không?

Không nhất thiết. Doanh nghiệp có thể phân tầng lưu trữ theo tần suất truy cập và yêu cầu hiệu năng. Dữ liệu đang xử lý có thể đặt trên tầng tốc độ cao, trong khi dữ liệu ít sử dụng và bản sao lưu được lưu ở tầng tối ưu chi phí hơn.

3. Vị trí lưu trữ dữ liệu có ảnh hưởng đến hiệu năng AI không?

Có. Khi dữ liệu nằm xa máy chủ GPU, thời gian truyền qua mạng có thể tăng và làm giảm hiệu quả truy xuất. Đặt dữ liệu gần tài nguyên tính toán, đồng thời bảo đảm băng thông mạng phù hợp, có thể giúp giảm độ trễ và hạn chế nghẽn dữ liệu.

4. Khi nào doanh nghiệp cần nâng cấp Storage cho AI?

Doanh nghiệp nên cân nhắc nâng cấp khi đo đạc cho thấy Storage không đáp ứng nhu cầu đọc dữ liệu, GPU thường xuyên chờ đầu vào hoặc thời gian tải dữ liệu ảnh hưởng đáng kể đến công việc. Trước khi đầu tư, cần loại trừ các nguyên nhân khác như CPU, mạng và quy trình tiền xử lý.

5. Dữ liệu AI nên được bảo vệ như thế nào khi lưu trữ?

Doanh nghiệp nên áp dụng phân quyền truy cập, mã hóa dữ liệu khi phù hợp, sao lưu định kỳ và kiểm tra khả năng khôi phục. Với dữ liệu nhạy cảm, cần bổ sung chính sách quản lý vòng đời dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập theo vai trò để giảm nguy cơ rò rỉ.

6. Thuê Cloud GPU có phù hợp với dự án AI cần xử lý dữ liệu lớn không?

Có thể phù hợp nếu doanh nghiệp cần mở rộng tài nguyên tính toán linh hoạt mà chưa muốn đầu tư máy chủ GPU riêng. Tuy nhiên, cần kiểm tra khả năng kết nối với Storage, băng thông, vị trí dữ liệu, giới hạn truy xuất và chi phí truyền dữ liệu để bảo đảm cấu hình đáp ứng workload thực tế.

Thông tin liên hệ

Để tìm hiểu thông tin về các giải pháp CNTT, Cloud Server, GPU và màn hình LED BOE hàng đầu Việt Nam, Quý khách vui lòng liên hệ chúng tôi theo thông tin dưới đây:

CÔNG TY CỔ PHẦN CÔNG NGHỆ VNSO – SINCE 2015

– Website: https://vnso.vn/
– Fanpage: Facebook | LinkedIn | YouTube | TikTok
– Hotline: 0927 444 222 | Email: info@vnso.vn
– Trụ sở: Lô O số 10, Đường số 15, KDC Miếu Nổi, Phường Gia Định, TP. Hồ Chí Minh
– VPGD Đà Nẵng: 30 Nguyễn Hữu Thọ, Phường Hải Châu, Đà Nẵng
– VPGD Hà Nội: 132 Vũ Phạm Hàm, Phường Yên Hòa, Hà Nội