Därför måste datalagring ingå i planeringen av AI-infrastruktur

Företagens investeringar i artificiell intelligens har i hög grad fokuserat på beräkningskapacitet, däribland tillgång till GPU:er, modellprestanda och kostnader för inferens. Men datalagring håller på att bli ytterligare en strategisk del av AI-infrastrukturen, enligt David Boland, vice president för molnstrategi på Wasabi, i en artikel för TechRadar.

AI-arbetsflöden är beroende av data under hela sin livscykel. Företag samlar in och förbereder datamängder, gör träningsdata tillgängliga för beräkningar, sparar kontrollpunkter och modellartefakter och kan behöva flytta information mellan infrastrukturleverantörer. Olika steg har olika lagringsbehov: data som bearbetas aktivt kan kräva hög prestanda, medan historiska datamängder och modellartefakter kan ställa större krav på hållbarhet, säkerhet, åtkomst och kostnad.

Boland beskriver systematisk optimering av lagringen under hela livscykeln, så att infrastrukturen motsvarar verksamhetens och arbetsflödenas behov, som ”AI storagemaxxing”. Han menar att samma lagringslösning för varje steg kan leda till ineffektiv användning av infrastrukturen.

Det kan vara attraktivt att flytta arbetsflöden mellan hyperskalare, specialiserade GPU-leverantörer och nyare molnplattformar när tillgång och ekonomi förändras. Men det kan vara dyrt och operativt komplicerat att överföra stora datamängder och modellartefakter. Boland säger att möjligheten att flytta data bör vägas in när infrastrukturen utformas och att öppna standarder och interoperabel lagring kan bidra till att skilja data från beräkningskapacitet.

Han säger också att lagringens motståndskraft bör ingå i säkerhetsplaneringen för AI. Oföränderliga kopior, åtkomstkontroller och återställningsrutiner kan bidra till att skydda data mot utpressningsprogram, oavsiktlig radering och obehöriga ändringar. Lagringsplaneringen bör ta hänsyn till kostnader för kapacitet, åtkomst, hämtning och dataöverföring samt produktionsarbetsflödens behov under hela livscykeln.