數據洪流下的儲存革命：AI伺服器儲存架構深入探討

數據洪流下的儲存革命

在數字化浪潮席捲全球的今天,數據已成為驅動各行各業發展的核心動力。從個人用戶的社交媒體互動到企業級的商業智能分析,無時無刻不在產生著海量的數據。而隨著人工智慧(AI)技術的爆炸式增長,數據的重要性被推向了一個前所未有的高度。AI的發展,無論是深度學習模型的訓練,還是複雜推理任務的執行,都對底層的基礎設施,尤其是儲存系統,提出了極為嚴苛的要求。

傳統的伺服器儲存架構,雖然在過去幾十年中不斷演進,成功支撐了數據庫、Web服務、文件存儲等多種應用場景,但在面對AI工作負載所特有的「數據洪流」時,卻顯得力不從心。AI工作負載不僅數據量巨大,其I/O模式、併發性、延遲敏感度等特性也與傳統應用截然不同。這導致了傳統儲存系統在AI場景下頻繁遭遇性能瓶頸,嚴重拖慢了AI模型的開發和部署進度。

1. 傳統伺服器儲存架構概述

在深入探討AI伺服器儲存架構的獨特性之前,有必要先回顧傳統伺服器儲存架構的基礎。傳統伺服器主要服務於數據庫、Web服務、文件存儲、企業應用(如ERP、CRM)等常見工作負載。這些應用對儲存系統的需求雖然多樣,但與AI工作負載相比,其I/O模式和性能要求有著顯著的區別。

1.1 傳統工作負載的典型I/O模式

傳統伺服器的工作負載通常呈現出以下幾種典型的I/O模式:

• 數據庫 (Databases):數據庫應用通常以隨機讀寫為主,特別是OLTP (OnlineTransaction Processing) 類型的數據庫。它們需要處理大量的、小塊的數據請求,對IOPS (每秒輸入/輸出操作數) 和低延遲有較高要求。例如,銀行交易系統、電商訂單處理等。OLAP (Online Analytical Processing) 類型的數據庫則可能涉及大量數據的循序讀取,對吞吐量 (Throughput) 有較高要求。
• Web服務 (Web Services):Web伺服器主要處理用戶請求,涉及靜態文件(圖片、CSS、JS)的讀取和動態內容的生成。其I/O模式通常是混合型的,既有大量小文件的隨機讀取(如網頁元素),也有日誌文件的循序寫入。對併發連接數和響應時間有較高要求。
• 文件存儲 (File Storage):文件伺服器或網絡共享存儲(NAS)主要處理用戶文件的存取。I/O模式可能包括大文件的循序讀寫(如視頻、備份),也可能包括小文件的隨機讀寫(如文檔、配置)。對容量和數據完整性有較高要求。
• 虛擬化 (Virtualization):虛擬化環境下,多個虛擬機共享底層儲存資源。其I/O模式是多個應用I/O模式的疊加,通常呈現出高度隨機化和混合型的特點,對儲存系統的IOPS、延遲和多租戶隔離能力有極高要求。

總體而言,傳統工作負載的I/O模式多為混合型,即讀寫操作同時存在,且隨機和循序I/O交織。雖然對性能有要求,但通常不會像AI工作負載那樣追求極致的IOPS和超低延遲。

1.2 儲存層級在傳統架構中的應用

為了滿足不同工作負載的需求和成本考量,傳統伺服器儲存架構通常採用分層儲存 (TieredStorage) 的概念,將不同性能和成本的儲存介質組合使用:

• 硬碟 (Hard Disk Drive, HDD):HDD以其大容量和低成本的優勢,長期以來一直是傳統伺服器儲存的主力。它們主要用於存儲不經常訪問的數據、歸檔數據、備份以及對性能要求不高的應用。HDD的I/O性能(IOPS和吞吐量)相對較低,延遲較高,主要適合循序讀寫和大容量存儲。
• • 應用場景:文件伺服器、備份存儲、歸檔系統、大數據湖(早期階段)。
• SATA SSD (Serial ATA Solid State Drive):SATA SSD是早期SSD的標準介面,採用SATA協議。相較於HDD,SATA SSD提供了顯著更高的IOPS和更低的延遲,但其性能受限於SATA介面的帶寬(理論最高6Gbps)。它們在性能和成本之間取得了較好的平衡。
• • 應用場景:操作系統盤、應用程序盤、中小型數據庫、Web伺服器、虛擬化環境中的熱數據層。
• SAS SSD (Serial Attached SCSI Solid State Drive):SAS SSD採用SAS協議,通常用於企業級應用。SAS協議提供了比SATA更高的帶寬(12Gbps或24Gbps)、更好的可靠性、更強的錯誤恢復能力和多路徑支持。SAS SSD的性能和可靠性通常優於SATASSD,但成本也更高。
• • 應用場景:企業級數據庫、高性能虛擬化環境、需要高可靠性和數據完整性的關鍵業務應用。

在傳統架構中,HDD、SATA SSD和SAS SSD的組合使用,使得企業能夠根據數據的訪問頻率和性能要求,將數據放置在最合適的儲存層級上,從而優化性能和成本。

1.3 儲存網絡技術

傳統伺服器儲存架構中,儲存與伺服器之間的連接方式也是關鍵組成部分,主要有以下幾種:

• 直接連接儲存 (Direct Attached Storage, DAS):DAS是最簡單的儲存連接方式,儲存設備直接連接到單個伺服器。例如,伺服器內部的硬碟或通過SAS/SATA線纜連接的外部儲存櫃。DAS的優點是簡單、成本低、性能高(無網絡開銷),但缺點是無法共享、擴展性有限,且儲存資源與伺服器綁定。
• • 應用場景:單一應用伺服器、小型數據庫、開發測試環境。
• 網絡連接儲存 (Network Attached Storage, NAS):NAS是一種文件級的儲存,通過標準的網絡協議(如NFS、SMB/CIFS)提供文件共享服務。NAS設備通常是一個獨立的儲存伺服器,內置操作系統和儲存管理軟件。NAS的優點是易於部署、文件共享方便、擴展性較好,但性能受限於網絡帶寬和文件系統的開銷。
• • 應用場景:文件共享、用戶主目錄、非結構化數據存儲、備份。
• 儲存區域網絡 (Storage Area Network, SAN):SAN是一種塊級的儲存網絡,通常使用光纖通道 (Fibre Channel, FC) 或iSCSI協議。SAN將儲存設備與伺服器分離,形成一個專用的高速網絡,伺服器可以像訪問本地磁碟一樣訪問SAN上的儲存。SAN的優點是高性能、高可靠性、高擴展性、儲存資源共享,但缺點是複雜、成本高。
• • 應用場景:大型數據庫、虛擬化集群、關鍵業務應用、需要高性能和高可用性的環境。

傳統伺服器儲存架構的設計目標是在滿足應用性能需求的同時,平衡成本、容量和可靠性。它通過分層儲存和多種網絡連接方式,為各種傳統工作負載提供了穩健的數據基礎。然而,當面對AI工作負載的特殊需求時,這些傳統架構的局限性便會顯現出來,這也是AI伺服器儲存架構誕生的根本原因。

2. AI工作負載的特性:數據驅動的極致性能需求

人工智慧的發展,特別是深度學習和機器學習,其核心驅動力是「數據」。AI模型從海量數據中學習、識別模式、做出預測,這使得AI工作負載對儲存系統的需求與傳統應用截然不同。理解這些獨特的特性,是設計和優化AI伺服器儲存架構的關鍵。

2.1 數據量巨大:TB到PB級別的數據集

AI模型的訓練,尤其是深度學習模型,需要餵養大量的數據才能達到理想的準確性和泛化能力。這些數據集通常包括圖像、視頻、音頻、文本、傳感器數據等,其規模動輒達到數TB甚至數PB。例如:

• 圖像識別:ImageNet數據集包含數百萬張圖像,規模達到數百GB。而更複雜的圖像和視頻數據集,如自動駕駛中的傳感器數據,單次採集就可能達到數TB。
• 自然語言處理 (NLP):大型語言模型(LLM)的訓練需要處理數TB甚至數PB的文本數據。
• 推薦系統:用戶行為數據、商品數據等,累積起來也可能達到PB級別。

如此龐大的數據量,對儲存系統的容量提出了基本要求。但更重要的是,這些數據在訓練過程中需要被頻繁地訪問和讀取,這對儲存系統的性能和吞吐量提出了嚴峻挑戰。

2.2 I/O模式特殊:隨機讀寫與吞吐量並重

AI工作負載的I/O模式是其與傳統工作負載差異最大的地方之一,主要體現在訓練和推論兩個階段:

2.2.1 訓練階段:大量小文件隨機讀取

在AI模型訓練階段,特別是深度學習,其I/O模式呈現出以下特點:

• 大量小文件隨機讀取:訓練數據集通常被分割成大量的小文件或數據塊(如圖像塊、文本片段、模型參數)。在訓練過程中,GPU或CPU會隨機地從數據集中讀取這些小塊數據,進行模型訓練。這種模式對儲存系統的IOPS (每秒輸入/輸出操作數) 和低延遲要求極高。如果儲存系統無法提供足夠的IOPS和低延遲,GPU將會頻繁地「等待」數據,導致計算資源閒置,訓練效率低下,這被稱為「數據飢餓 (DataStarvation)」。
• 寫入需求:訓練過程中也會有寫入操作,例如模型檢查點 (checkpoint) 的保存、日誌記錄、以及數據增強 (data augmentation) 後新生成數據的寫入。這些寫入操作通常是循序寫入,但頻率和數據量相對讀取較少。

需求來源:這種對高IOPS和低延遲的需求,直接來源於深度學習訓練的迭代特性和數據並行處理。每個訓練迭代都需要快速載入新的數據批次,而多個GPU同時工作則會產生大量的併發隨機讀取請求。如果數據載入速度跟不上GPU的計算速度,GPU的利用率就會下降,導致訓練時間延長,資源浪費。

2.2.2 推論階段:通常是循序讀取模型文件

AI模型的推論(Inference)階段,其I/O模式相對訓練階段有所不同:

• 循序讀取模型文件:推論通常涉及載入一個或多個較大的模型文件,然後對輸入數據進行預測。模型文件的載入通常是循序讀取,因此對儲存系統的吞吐量(Throughput) 要求較高。一旦模型載入記憶體,後續的推論I/O主要集中在輸入數據的處理上。
• 小批量數據處理:對於實時推論應用,輸入數據可能以小批量形式到達,這也可能產生一些隨機讀取。

需求來源:推論階段對吞吐量的要求,主要來自於需要快速載入大型模型文件,以及在某些場景下需要處理高頻率的輸入數據流。例如,在自動駕駛中,需要實時處理來自多個傳感器的數據,並快速載入預訓練模型進行決策。

2.3 高併發與高壓力:多個GPU同時訪問儲存

現代AI伺服器通常配置多個高性能GPU(例如NVIDIA A100、H100),這些GPU在訓練過程中會同時向儲存系統發出大量的I/O請求。這導致儲存系統面臨極高的併發I/O壓力。一個典型的AI訓練集群可能包含數十甚至數百個GPU,它們同時從共享儲存中讀取數據,如果儲存系統無法有效處理這些併發請求,就會導致嚴重的性能瓶頸和延遲增加。

需求來源:這種高併發性直接來源於AI訓練的分佈式和並行化特性。為了加速訓練過程,通常會採用數據並行或模型並行的方式,讓多個GPU同時處理數據。這要求儲存系統能夠同時響應來自多個計算單元的請求,並保持低延遲。

2.4 數據生命週期:頻繁的讀取、寫入、刪除和重寫

AI數據的生命週期管理也對儲存系統提出了特殊要求:

• 頻繁讀取:如前所述,訓練數據集會被反覆讀取數百甚至數千次。
• 頻繁寫入:模型訓練過程中會頻繁保存檢查點 (checkpoint),這些文件可能非常大。此外,數據增強、數據預處理等操作也會產生新的數據寫入。
• 數據更新與刪除:隨著模型迭代和數據集更新,舊的數據可能被替換或刪除。這對儲存系統的垃圾回收和寫入放大問題提出了挑戰。

需求來源:這種頻繁的數據操作,特別是寫入和刪除,會對SSD的壽命 (Endurance) 產生影響。因此,AI場景下的SSD需要具備更高的寫入壽命,以承受高強度的寫入壓力。

2.5 對SSD的特殊需求:從哪裡來?

基於上述AI工作負載的特性,我們可以歸納出AI場景下對SSD的特殊需求:

1. 極致的IOPS和低延遲:主要為了滿足訓練階段大量小文件隨機讀取的需求,避免GPU飢餓。
2. 高吞吐量:主要為了滿足推論階段模型文件載入和訓練階段數據批次載入的需求。
3. 高寫入壽命 (Endurance):主要為了承受訓練過程中頻繁的模型檢查點保存、數據增強寫入等高強度寫入操作。
4. 高併發能力:能夠同時處理來自多個GPU和CPU的I/O請求。
5. 數據完整性與可靠性:AI數據的價值極高,任何數據損壞都可能導致模型訓練失敗或推論錯誤,因此對數據完整性和可靠性有極高要求。

這些需求是從哪來的?協會或是某些公司提出來的?

這些需求並非單一協會或公司「提出」的,而是由AI工作負載本身的計算特性和行業實踐共同驅動和演進的。它們是AI應用對底層硬體資源的內在要求,並在以下幾個層面得到體現和標準化:

• AI框架和庫 (如TensorFlow, PyTorch):這些框架的設計和優化,直接反映了對高效數據載入和處理的需求。例如,數據載入管道 (data pipeline) 的設計,就是為了最大化I/O效率,減少GPU等待時間。
• GPU廠商 (如NVIDIA):NVIDIA等GPU廠商在設計其GPU架構和CUDA等軟件平台時,會考慮到數據傳輸的瓶頸。他們會推動PCIe介面、NVLink等高速互聯技術的發展,以確保數據能夠快速到達GPU。NVIDIA的DGX系列伺服器,其內部儲存配置就直接體現了對高性能NVMe SSD的需求。
• 伺服器和系統廠商 (如Dell, HPE, Supermicro):這些廠商在設計AI伺服器和集群解決方案時,會根據AI工作負載的性能要求,選擇和集成最合適的儲存介質和架構。他們會與SSD廠商合作,共同優化儲存解決方案。
• 儲存技術標準組織 (如NVMe Express):NVMe協議的發展,正是為了滿足高性能SSD對低延遲和高併發的需求。PCIe介面的不斷升級(Gen4, Gen5),也是為了提供更高的帶寬來滿足數據吞吐量的要求。這些標準的制定,是行業共同努力的結果,旨在為高性能儲存提供統一的技術規範。
• 雲服務提供商 (如AWS, Google Cloud, Azure):大型雲服務提供商在構建其AI基礎設施時,會根據其客戶的AI工作負載需求,大規模部署高性能儲存解決方案。他們會推動儲存技術的創新,並在實踐中驗證各種儲存架構的有效性。
• 學術研究和行業報告:大量的學術論文和行業報告(如來自Gartner, IDC等)都會分析AI工作負載的特性,並提出對儲存系統的性能要求和優化建議。這些研究成果也會反過來影響儲存產品的設計和發展。

總之,AI工作負載對儲存的特殊需求是多方面因素共同作用的結果,是AI技術發展的必然產物。這些需求推動了NVMe SSD、PCIe高速介面、分層儲存和分佈式文件系統等技術的快速發展和應用,使得AI伺服器儲存架構與傳統伺服器儲存架構產生了根本性的差異。

3. AI伺服器儲存架構的演進與特點:為AI而生

為了滿足AI工作負載對儲存系統的極致性能要求,AI伺服器儲存架構在傳統基礎上進行了根本性的演進和優化。這些演進不僅體現在單個儲存設備的性能提升,更在於整個儲存系統的協同工作和數據流的優化。

3.1 高速介面:PCIe Gen4/Gen5 NVMe SSD成為主流

傳統的SATA和SAS介面在帶寬和延遲方面已無法滿足AI工作負載的需求。PCIe (PeripheralComponent Interconnect Express) 介 面 , 特 別 是 結 合 NVMe (Non-Volatile MemoryExpress) 協議的SSD,成為AI伺服器儲存的主流選擇。NVMe協議專為NAND Flash設計,能夠充分發揮SSD的並行處理能力,顯著降低延遲並提升IOPS。

• PCIe Gen4 NVMe SSD:相較於PCIe Gen3,Gen4的單通道帶寬翻倍,達到16 GT/s。一個典型的PCIe Gen4 x4 NVMe SSD可以提供高達7 GB/s的循序讀取速度和數十萬甚至上百萬的IOPS。這使得數據能夠更快地從儲存傳輸到CPU和GPU,減少數據等待時間。
• PCIe Gen5 NVMe SSD:作為最新一代的PCIe標準,Gen5再次將單通道帶寬翻倍,達到32 GT/s。PCIe Gen5 x4 NVMe SSD的循序讀取速度可輕鬆突破10 GB/s,甚至達到14 GB/s以上,IOPS也進一步提升。這對於需要處理PB級別數據集和極高併發I/O的AI訓練集群至關重要。

為什麼PCIe NVMe SSD成為主流?

1. 極低延遲:NVMe協議減少了傳統SCSI協議棧的複雜性,直接與主機記憶體通信,顯著降低了I/O延遲,這對於AI訓練中大量小文件隨機讀取至關重要。
2. 高併發性:NVMe支持多個I/O隊列和每個隊列深度更大的命令,能夠處理數十萬甚至數百萬的併發I/O請求,充分滿足多個GPU同時訪問儲存的需求。
3. 高帶寬:PCIe介面提供比SATA/SAS更高的帶寬,確保數據能夠以極高的速度在儲存和計算單元之間傳輸,避免數據傳輸成為瓶頸。

3.2 分層儲存:優化數據流與成本

儘管高性能NVMe SSD成為AI伺服器儲存的核心,但由於其成本相對較高,完全依賴單一儲存介質並不經濟。因此,AI伺服器儲存架構通常採用更精細化的分層儲存策略,以平衡性能、容量和成本。

• 熱數據層 (Hot Data Tier):
• • 介質:通常是高IOPS、低延遲的NVMe SSD,直接連接到AI伺服器內部,甚至通過PCIe交換機直接連接到GPU或CPU。這些SSD通常是企業級的,具備更高的寫入壽命和可靠性。
  • 用途:用於存放AI模型訓練中最頻繁訪問的數據,如當前訓練批次的數據、模型檢查點、以及需要極低延遲響應的元數據。目標是確保GPU能夠以最快的速度獲取數據,避免任何數據飢餓。
  • 需求來源:AI訓練的迭代特性和對GPU利用率的極致追求。
• 溫數據層 (Warm Data Tier):
• • 介質:通常是高性能SSD陣列,可能採用NVMe over Fabrics (NVMe-oF) 技術,通過高速網絡(如InfiniBand或高速乙太網)連接到AI伺服器集群。這些SSD可能包括高性能SATA/SAS SSD或較低成本的NVMe SSD。
  • 用途:用於存放頻繁訪問但不需要極致實時響應的數據,如整個訓練數據集、歷史模型版本、以及數據預處理後的結果。當熱數據層的數據不足時,可以快速從溫數據層載入。
  • 需求來源:AI數據集的巨大規模和訓練過程中對不同數據的訪問模式。
• 冷數據層 (Cold Data Tier):
• • 介質:通常是大容量HDD、磁帶庫或雲端對象儲存。這些介質以其極低的單位容量成本而聞名。
  • 用途:用於歸檔不常用數據、歷史數據集、備份數據、以及長期儲存的原始數據。這些數據通常訪問頻率極低,但需要長期保存。
  • 需求來源:AI數據的長期保存需求和成本效益考量。

這種分層儲存策略確保了最關鍵的數據能夠在最快的儲存介質上被訪問,同時通過將不常用數據遷移到成本更低的儲存介質上,有效控制了總體儲存成本。

3.3 快取設計思路:加速數據載入

快取 (Caching) 在AI伺服器儲存架構中扮演著至關重要的角色,旨在進一步加速數據載入,減少對後端儲存系統的訪問壓力,並最大化GPU的利用率。

• GPU/CPU本地快取:
• • 介質:利用GPU內部的HBM (High Bandwidth Memory) 或伺服器CPU的DRAM作為極速快取。這些記憶體提供納秒級的訪問速度。
  • 用途:存放當前正在處理的數據批次、模型參數、以及GPU/CPU核心直接訪問的少量數據。這是數據到達計算單元的最後一站。
  • 需求來源:GPU/CPU極高的計算速度,要求數據能夠以匹配其計算速度的方式被提供。
• SSD作為二級快取:
• • 介質:高性能NVMe SSD。
  • 用途:作為從後端分佈式儲存系統或溫數據層載入數據的二級快取。當數據從冷數據層或溫數據層被請求時,可以先載入到本地SSD快取中,供GPU/CPU快速訪問。這對於重複訪問的數據(如訓練數據集中的熱點數據)尤其有效。
  • 需求來源:後端儲存系統的訪問延遲相對較高,需要一個中間層來緩衝數據,提升響應速度。
• 智慧快取演算法:
• • 技術:預取 (Prefetching)、熱點數據識別 (Hot Data Identification)、數據壓縮與解壓縮、重複數據刪除等。
  • 用途:通過分析AI工作負載的I/O模式,智慧地預測哪些數據將被訪問,並提前將其載入到快取中。同時,識別並優先快取那些被頻繁訪問的「熱點」數據,進一步提升快取命中率和整體性能。
  • 需求來源:AI工作負載的複雜性和動態性,需要更智慧的數據管理策略來優化數據流。

3.4 分佈式儲存系統:高擴展性與高吞吐量

對於大規模AI訓練集群,單個伺服器內部的儲存容量和性能遠遠不足。因此,分佈式儲存系統成為AI伺服器儲存架構的基石,提供高擴展性、高吞吐量和數據冗餘。

• Ceph:一個開源的、分佈式儲存系統,提供對象、塊和文件儲存介面。Ceph以其高擴展性、高可靠性和靈活性而聞名,可以將大量儲存節點組合成一個統一的儲存池。在AI場景中,Ceph可以作為溫數據層或冷數據層的基礎,提供大規模數據的存儲和訪問。
• Lustre:一個高性能、並行文件系統,廣泛應用於高性能計算 (HPC) 環境。Lustre專為處理大規模數據和高併發I/O而設計,能夠提供極高的聚合吞吐量。在AI訓練中,Lustre常被用作熱數據層或溫數據層,直接為GPU集群提供數據服務。
• GPFS (IBM Spectrum Scale):一個企業級的並行文件系統,同樣提供高性能和高擴展性。GPFS支持多種儲存介質和數據管理功能,適用於需要處理海量數據和複雜I/O模式的AI工作負載。
• 其他:還有如Alluxio (數據虛擬化層)、HDFS (Hadoop Distributed File System,主要用於大數據分析,也可作為AI數據湖底層) 等。

分佈式儲存系統的優勢:

1. 高擴展性:可以通過增加儲存節點來線性擴展容量和性能,滿足AI數據量不斷增長的需求。
2. 高吞吐量:通過多個儲存節點的並行讀寫,實現極高的聚合吞吐量,滿足AI訓練對數據載入速度的要求。
3. 數據冗餘與可靠性:通過數據複製或糾刪碼等技術,確保數據在部分節點故障時仍能保持可用和完整。
4. 數據共享:多個AI伺服器和GPU可以同時訪問共享的數據集,簡化數據管理。

3.5 RDMA技術:減少CPU開銷,降低網絡延遲

在AI伺服器集群中,數據需要在計算節點和儲存節點之間頻繁傳輸。傳統的TCP/IP網絡協議棧會消耗大量的CPU資源,並引入較高的延遲。RDMA (Remote Direct Memory Access) 技術應運而生,旨在解決這一問題。

• 原理:RDMA允許網絡適配器直接將數據從一個節點的記憶體傳輸到另一個節點的記憶體,而無需CPU的參與。這減少了CPU的開銷,降低了數據傳輸的延遲。
• 應用:在AI伺服器儲存架構中,RDMA通常與InfiniBand或RoCE (RDMA overConverged Ethernet) 等高速網絡技術結合使用,用於連接AI伺服器與分佈式儲存系統(如NVMe-oF儲存陣列)。
• 優勢:
• • 降低CPU利用率:釋放CPU資源用於AI計算,而不是處理網絡I/O。
  • 降低網絡延遲:實現更快的數據傳輸,減少數據等待時間。
  • 提升吞吐量:在相同網絡帶寬下,可以實現更高的有效數據吞吐量。

總之,AI伺服器儲存架構的演進是一個系統性的工程,它綜合運用了高速介面(PCIe NVMeSSD)、精細化分層儲存、智慧快取設計、高擴展性分佈式文件系統以及低延遲網絡技術(RDMA),旨在為AI工作負載提供極致的性能、高併發能力和數據可靠性。這些技術的結合,共同構建了能夠高效支撐AI模型訓練和推論的現代儲存基礎設施。

4. 挑戰與解決方案:平衡性能、成本與管理

儘管AI伺服器儲存架構在技術上取得了顯著進步,但其在實際部署和運營中仍然面臨多重挑戰。這些挑戰主要集中在如何避免儲存成為AI訓練的瓶頸、如何在滿足高性能需求的同時控制成本,以及如何有效管理和保護海量數據。本節將深入探討這些挑戰,並提出相應的解決方案。

4.1 儲存瓶頸:如何避免儲存成為AI訓練的瓶頸

AI訓練工作負載對I/O性能的極致需求,使得儲存系統極易成為整個AI計算流程的瓶頸,導致昂貴的GPU資源閒置,訓練效率低下。這種「數據飢餓」現象是AI基礎設施中最常見且最令人頭疼的問題之一。

挑戰:

• GPU飢餓:GPU的計算速度遠超傳統儲存的數據供給速度,如果數據無法及時載入GPU記憶體,GPU就會處於等待狀態,導致計算資源浪費。
• 隨機I/O性能不足:AI訓練中大量小文件隨機讀取對儲存系統的IOPS和延遲要求極高,傳統儲存難以滿足。
• 網絡帶寬限制:即使儲存設備本身性能足夠,網絡傳輸也可能成為數據從儲存節點到計算節點的瓶頸。
• 文件系統開銷:傳統文件系統在處理海量小文件和高併發請求時,可能引入額外的開銷,降低實際I/O性能。

解決方案:

1. 採用高性能NVMe SSD:將訓練數據集放置在PCIe Gen4/Gen5 NVMe SSD上,利用其極低的延遲和極高的IOPS,確保數據能夠快速響應GPU的請求。對於熱數據,應盡可能使用直接連接或NVMe-oF連接的SSD。
2. 優化數據載入管道 (Data Loading Pipeline):
3. 1. 數據預處理:在訓練前對數據進行預處理,如圖像縮放、歸一化、數據增強等,將其轉換為模型可以直接使用的格式,減少訓練時的實時處理負擔。
   2. 數據緩存:利用記憶體或本地SSD作為數據緩存層,將頻繁訪問的數據預載入到靠近GPU的儲存介質中。
   3. 多線程/多進程數據載入:利用多個CPU核心並行載入數據,以跟上GPU的計算速度。
   4. 數據壓縮與解壓縮:在不影響性能的前提下,對數據進行壓縮,減少儲存空間佔用和網絡傳輸量,但在讀取時需要快速解壓縮。
3. 部署高性能分佈式文件系統:選擇專為HPC和AI設計的文件系統,如Lustre、GPFS(IBM Spectrum Scale) 或BeeGFS,這些文件系統能夠提供極高的聚合吞吐量和IOPS,並支持多個計算節點同時並行訪問數據
4. 採用RDMA技術:在儲存網絡中引入RDMA技術(如InfiniBand或RoCE),減少數據傳輸的CPU開銷和網絡延遲,確保數據能夠高效地從儲存節點傳輸到計算節點。
5. 優化I/O調度:在操作系統和應用層面優化I/O調度策略,確保I/O請求能夠高效地被處理,減少不必要的等待。

4.2 成本與性能平衡:如何在滿足性能需求的同時控制成本

高性能儲存介質(如企業級NVMe SSD)的成本通常較高,對於TB甚至PB級別的AI數據集,完全採用最高性能的儲存方案將導致巨大的成本開銷。因此,如何在滿足性能需求的同時控制總體擁有成本 (TCO) 成為一個關鍵挑戰。

挑戰:

• 高性能儲存成本高昂:企業級NVMe SSD、高速網絡設備(如InfiniBand)和高性能分佈式文件系統的授權和部署成本較高。
• 數據量巨大:AI數據集規模龐大,需要大量的儲存容量,這直接影響成本。
• 儲存利用率:如果儲存系統的利用率不高,將導致資源浪費。

解決方案:

1. 精細化分層儲存:這是平衡成本和性能最有效的策略。將最熱的數據(如當前訓練批次)放在最快的儲存介質(如HBM/DRAM或本地NVMe SSD)上;將次熱數據(如整個訓練數據集)放在高性能SSD陣列上;將冷數據(如歸檔數據、歷史數據)放在成本最低的HDD、磁帶庫或雲端對象儲存上。通過數據生命週期管理,自動將數據在不同層級間遷移。
2. 優化數據去重與壓縮:對於重複性較高的數據,採用數據去重和壓縮技術,減少實際儲存容量需求,從而降低成本。但需要注意壓縮/解壓縮對性能的影響。
3. 選擇合適的SSD類型:根據數據的訪問模式和寫入壽命需求,選擇不同類型和耐久度的SSD。例如,對於讀取密集型工作負載,可以選擇成本較低的讀取優化型SSD;對於寫入密集型工作負載,則需要選擇寫入耐久度更高的SSD。
4. 雲端儲存與混合雲:對於非實時或歸檔數據,可以考慮將其存儲在雲端對象儲存服務中,利用雲端儲存的彈性和成本效益。對於部分AI工作負載,也可以採用混合雲策略,將部分數據和計算放在本地,部分放在雲端。
5. 開源解決方案:利用開源的分佈式儲存系統(如Ceph、Lustre)和開源的數據管理工具,可以有效降低軟件授權和部署成本。

4.3 數據管理與安全:大規模數據的備份、恢復和安全

AI數據不僅量大,而且價值極高。數據的丟失、損壞或洩露都可能帶來巨大的經濟損失和聲譽風險。因此,有效管理和保護大規模AI數據是AI伺服器儲存架構中不可或缺的一環。

挑戰:

• 數據完整性:在高速I/O和複雜數據流中,如何確保數據在傳輸、存儲和處理過程中的完整性,避免數據損壞。
• 數據備份與恢復:PB級別的數據備份和恢復是一個巨大的挑戰,傳統備份方案可能無法滿足時間和資源要求。
• 數據安全與隱私:AI數據可能包含敏感信息(如個人身份信息、商業機密),需要嚴格的訪問控制、加密和合規性管理。
• 數據生命週期管理:從數據採集、預處理、訓練、推論到歸檔和刪除,整個生命週期的數據管理複雜。

解決方案:

1. 數據冗餘與容錯:
2. 1. RAID:在單個儲存陣列內部使用RAID(如RAID 5、RAID 6)來提供數據冗餘,防止單個磁碟故障導致數據丟失。
   2. 分佈式儲存的數據複製/糾刪碼:在分佈式文件系統中,通過數據複製(如Ceph的副本機制)或糾刪碼(Erasure Coding)來實現跨節點的數據冗餘,提高數據的可用性和可靠性。
2. 增量備份與快照:對於大規模數據,採用增量備份策略,只備份發生變化的數據,減少備份時間和儲存空間。利用文件系統或儲存陣列的快照功能,可以快速創建數據的時間點副本,便於數據恢復。
3. 數據加密:
4. 1. 靜態數據加密 (Encryption at Rest):對儲存在SSD或HDD上的數據進行加密防止未經授權的訪問。這可以通過自加密驅動器 (SED) 或軟件加密實現。
   2. 傳輸中數據加密 (Encryption in Transit):對數據在網絡傳輸過程中進行加密,保護數據在傳輸過程中的安全。
4. 嚴格的訪問控制與權限管理:實施基於角色的訪問控制 (RBAC),確保只有授權用戶和應用程序才能訪問特定的數據。利用身份驗證和授權機制,限制對敏感數據的訪問。
5. 數據審計與監控:對數據的訪問和操作進行日誌記錄和審計,及時發現異常行為。實時監控儲存系統的健康狀況和性能指標,預警潛在問題。
6. 數據生命週期管理工具:利用自動化的數據管理工具,根據數據的訪問頻率和價值,自動將數據在不同儲存層級之間遷移,並在數據生命週期結束時安全地刪除數據。

總之,AI伺服器儲存架構的挑戰是多維度的,需要綜合考慮性能、成本和數據管理。通過採用先進的儲存技術、優化數據流、實施精細化分層策略以及加強數據安全管理,可以有效應對這些挑戰,為AI應用提供穩定、高效且安全的數據基礎。

5. 結論:AI伺服器儲存架構的獨特價值

透過對傳統伺服器儲存架構與AI伺服器儲存架構的深入對比,我們可以清晰地看到,AI工作負載對儲存系統提出了前所未有的挑戰和特殊需求。這些需求並非憑空而來,而是源於AI模型訓練和推論本身的計算特性,以及對GPU等昂貴計算資源利用率的極致追求。從數據量、I/O模式、併發性到數據生命週期管理,AI工作負載的每一個環節都對儲存系統的性能、延遲、吞吐量和可靠性提出了更高的要求。

AI伺服器儲存架構的核心原則,正是為了解決這些獨特的需求而演進的。其核心在於追求極致的性能、低延遲和高併發,並通過分層和智慧快取來優化數據流。

• 高速介面是基石:PCIe Gen4/Gen5 NVMe SSD的普及,為AI數據的快速存取提供了物理基礎。其極低的延遲和極高的IOPS/吞吐量,確保了數據能夠以匹配GPU計算速度的方式被提供,有效避免了「數據飢餓」問題。
• 分層儲存是策略:精細化的分層儲存策略,將熱數據、溫數據和冷數據放置在不同性能和成本的儲存介質上,實現了性能與成本的最佳平衡。這使得最關鍵的數據能夠在最快的儲存上被訪問,同時降低了總體擁有成本。
• 智慧快取是加速器:從GPU/CPU本地快取到SSD作為二級快取,再到智慧快取演算法的應用,快取機制在數據流中扮演著關鍵的加速角色。它減少了對後端儲存的訪問,提升了數據載入效率,進一步提高了計算資源的利用率。
• 分佈式儲存是保障:對於大規模AI訓練集群,分佈式儲存系統提供了高擴展性、高吞吐量和數據冗餘,確保了海量數據的可靠存儲和高效訪問。
• RDMA是效率提升器:RDMA技術減少了數據傳輸的CPU開銷和網絡延遲,使得數據能夠在計算節點和儲存節點之間以更高效的方式流動。

這些技術的融合與創新,共同構建了現代AI伺服器儲存架構。它不再是傳統伺服器儲存的簡單升級,而是一個為AI而生、為數據而優化的全新體系。理解這一轉變,對於任何希望進入AI領域、設計AI基礎設施、或管理AI專案的專業人士都至關重要。只有充分認識到AI工作負載對儲存的特殊要求,並採用相應的先進儲存技術和架構,才能真正釋放AI的潛力,加速AI應用的發展和落地。

在未來,隨著AI技術的持續演進,特別是多模態AI、邊緣AI和生成式AI的發展,對儲存系統的需求將會更加複雜和多樣。儲存技術的創新將繼續與AI計算的發展緊密相連,共同推動人類社會邁向更智能的未來。持續關注和投入AI儲存領域的研發和應用,將是確保AI技術能夠持續突破的關鍵所在。