AI訓練速度的關鍵——數據
在當今由數據驅動的AI時代,人工智慧的發展速度和應用廣度令人驚嘆。從自然語言處理到電腦視覺,從推薦系統到自動駕駛,AI模型正以前所未有的速度改變著我們的生活。然而,支撐這些複雜AI模型運行的基礎設施——特別是AI伺服器平台——面臨著巨大的挑戰。其中,儲存瓶頸無疑是拖慢整個AI平台效率、阻礙模型快速迭代和部署的關鍵因素之一。
AI模型的訓練和推論本質上是數據密集型任務。無論是數TB甚至數PB的訓練數據集,還是模型訓練過程中頻繁的參數讀寫、檢查點保存,亦或是推論階段對模型文件的快速載入,都對儲存系統提出了極致的要求。如果儲存系統無法跟上CPU和GPU的處理速度,那麼即使擁有最先進的AI加速器,也將如同擁有一輛超級跑車卻被堵在狹窄的鄉間小路上,無法發揮其應有的性能。
儲存瓶頸不僅會導致昂貴的GPU資源閒置,降低整體系統的投資回報率,還會顯著延長AI模型的開發週期,影響企業的創新速度和市場競爭力。因此,深入理解AI Infra中的儲存瓶頸,掌握其表現形式、成因分析方法以及實戰解決方案,對於構建高效、可靠的AI計算平台至關重要。本文將從實戰經驗出發,詳細探討AI Infra伺服器平台中儲存瓶頸的方方面面。我們將揭示儲存瓶頸的常見表現,剖析其背後的深層原因,分享如何利用各種工具進行瓶頸分析的實戰技巧,並提供一系列行之有效的解決方案和優化策略。無論你是AI工程師、基礎設施架構師,還是儲存系統開發者,希望本文都能為你提供有價值的洞察和實用指南,助你打造一個暢通無阻的AI數據高速公路。
1. AI Infra儲存瓶頸的表現:當數據流「卡殼」時
儲存瓶頸並非總是顯而易見,它可能以多種形式表現出來,影響AI平台的整體效率。識別這些表現是診斷問題的第一步。以下是一些常見的儲存瓶頸跡象:
1.1 GPU利用率低:算力資源的閒置
這是AI儲存瓶頸最直接、也最令人痛心的表現。當GPU長時間處於低利用率狀態(例如,nvidia-smi 顯示的GPU Utilization遠低於100%),而CPU利用率卻可能很高(忙於數據預處理或I/O等待),這通常意味著GPU正在等待數據。數據無法及時從儲存系統載入到GPU顯存,導致昂貴的計算資源被閒置,形成「計算飢餓」狀態。這不僅浪費了硬體投資,也嚴重拖慢了訓練進度。
1.2 訓練時間過長:漫長的等待
AI模型的訓練週期是衡量效率的關鍵指標。如果訓練時間顯著長於預期,或者在調整模型、優化算法後,訓練時間並沒有相應縮短,反而被I/O操作所限制,那麼儲存瓶頸很可能是罪魁禍首。數據的載入、模型檢查點的保存、日誌的寫入等儲存操作,都可能成為訓練過程中的「慢車道」,導致整體進度停滯。
1.3 系統響應遲鈍:整體性能的下降
在進行數據載入、模型保存或大規模數據集操作時,整個AI平台的響應速度明顯變慢,甚至出現卡頓或假死現象。這表明儲存系統的壓力已經傳導到整個系統,影響了其他組件的正常運行。用戶可能會感覺到操作不流暢,甚至影響到開發者的工作效率。
1.4 錯誤日誌:儲存相關的異常警報
系統日誌、應用程序日誌或儲存設備自身的SMART日誌中,可能會出現大量與儲存相關的錯誤或警告信息。這些錯誤可能包括:
- I/O超時錯誤 (I/O Timeout):表示應用程序或作業系統在等待I/O操作完成時超出了預設時間。
- 數據傳輸錯誤 (Data Transfer Error):如CRC錯誤、ECC錯誤,表明數據在傳輸或儲存過程中出現了問題。
- 設備掉線/不穩定 (Device Disconnect/Unstable):SSD或儲存控制器在重壓下出現不穩定或暫時性斷開連接。
- 文件系統錯誤 (Filesystem Error):文件系統層面出現的錯誤,可能與底層儲存性能不足或不穩定有關。
這些錯誤日誌是儲存瓶頸的直接證據,也是診斷問題的重要線索。及時監控和分析這些日誌,對於快速定位問題至關重要。
1.5 應用程式層面的性能指標異常
許多 AI 框架和應用程式會提供內建的性能監控指標。如果這些指標顯示：
- 數據載入速度慢
- 數據預處理耗時長
- 模型訓練的迭代速度（Iterations per second）遠低於預期
那麼儲存瓶頸的可能性就非常大。
例如，TensorFlow 或 PyTorch 的 DataLoader 如果配置不當，或底層儲存性能不足，就可能導致數據載入成為瓶頸。
總之，識別儲存瓶頸需要綜合觀察多個層面的指標：從 GPU 利用率到系統日誌，從訓練時間到應用程式性能。一旦發現這些跡象，就意味著需要深入分析，找出瓶頸的根源。
2. 儲存瓶頸的常見原因：抽絲剝繭，探尋根源
識別出瓶頸表現後，下一步就是深入分析其背後的原因。儲存瓶頸往往不是單一因素造成，而是多個環節交互作用的結果。以下是 AI Infra 中常見的幾大儲存瓶頸來源：
2.1 SSD 性能不足：硬體層面的「短板」
固態硬碟（SSD）是 AI 伺服器中熱數據儲存的核心。如果 SSD 本身的 IOPS、吞吐量或延遲無法滿足極致需求，就可能成為瓶頸，具體體現在：
- IOPS 不足：AI 訓練涉及大量小文件的隨機讀取，需要高 IOPS。
- 吞吐量不足：載入大型資料或模型保存需高循序讀寫速度。
- 延遲過高：即使 IOPS 足夠，高延遲仍會拖慢推論。
- 耐久性不足：大量寫入導致 SSD 壽命縮短、性能衰減。
這些挑戰源自 AI 工作負載本身，例如：模型參數頻繁更新、大量隨機讀寫與高吞吐需求。
2.2 PCIe 帶寬限制：數據傳輸的「高速公路」不夠寬
即使 SSD 強大，如果 PCIe 通道不足，仍會限制效能。常見問題如下：
- PCIe 版本與 Lane 數不足：如使用 Gen3 或 x2 而非 Gen4/x4。
- 共享帶寬：多裝置共享同一通道，造成爭用。
- 信號完整性差：導致鏈路降速或錯誤重傳，實際效能下降。
這些限制與 PCIe 標準和伺服器設計密切相關。
2.3 檔案系統效率低：數據管理的「瓶頸」
若作業系統檔案系統效率不佳，即使硬體再好也會拖慢：
- 小文件處理差：元數據操作負擔大，效能降低。
- 碎片化：影響循序讀寫效率。
- 不適合 AI 負載：部分通用檔案系統未針對 AI I/O 模式優化。
可考慮如 XFS、ext4、Lustre、GPFS 等不同檔案系統來調整。
2.4 網路儲存延遲：分布式系統的「長尾」
在多節點訓練中，數據通常來自網路儲存（NAS、SAN、HPC），常見瓶頸：
- 網路帶寬不足：造成載入擁塞。
- 延遲高：來自設備、線路、協議堆疊。
- 協議開銷大：如 NFS、SMB。
- 未使用 RDMA：CPU 需參與搬移，效率低。
InfiniBand、RoCE 是典型的網路延遲解法。
2.5 計算與儲存搭配不當：CPU/GPU/SSD「脫節」
- CPU 忙於預處理，拖慢 GPU 資料供應。
- GPU 等待資料，閒置率高。
- 數據搬移過程低效：重複拷貝或未最佳路徑。
這類問題來自 DataLoader 配置不佳或對 I/O 特性缺乏理解。
2.6 數據搬移效率：數據流的「腸梗阻」
整個 pipeline 中每一步都可能是瓶頸：
- 數據預處理過慢：如圖像解碼或資料增強。
- 壓縮/解壓不均衡：壓縮省空間，但解壓吃 CPU。
- 檔案格式不佳：大量小檔案不如 TFRecord、Parquet 高效。
- 緩存策略差：熱資料未緩存，每次都從慢速儲存取。
如 NVIDIA DALI 就針對這些問題進行 GPU 化與最佳化。
3. 瓶頸分析實戰經驗：抽絲剝繭，定位問題
識別出儲存瓶頸的表現和潛在原因後，最關鍵的一步就是透過實戰分析來精確定位問題。這需要一套系統性的方法和多種監控工具的配合。以下是一些實戰經驗：
3.1 監控工具：你的「千里眼」與「順風耳」
有效的監控是瓶頸分析的基礎。你需要掌握一系列系統級、GPU級、SSD級與網路級的監控工具，才能獲得寶貴的性能數據與分析線索。
- 系統級監控：
top/htop：監控 CPU 利用率、記憶體使用狀況與進程狀態，觀察是否有長時間處於 D 狀態的進程（表示 I/O 等待）。iostat：檢視磁碟 I/O 活動、平均等待時間（await）、I/O 利用率（%util）等。vmstat：可觀察 I/O 等待時間佔 CPU 使用比重（wa 值）。dstat：同時監控 CPU、磁碟、網路、記憶體等指標，提供全貌。
- GPU 級監控：
nvidia-smi：監控 GPU 利用率、顯存用量、溫度等。nvtop：類似htop的 GPU 監控工具，介面友好。
- SSD 級監控：
nvme smart-log：檢視 NVMe SSD 健康狀態、錯誤日誌、溫度等。fio：強大的 I/O 測試工具，能模擬多種讀寫模式並量測 IOPS、延遲、吞吐量。
範例：隨機讀取 IOPS 測試
fio --name=randread --ioengine=libaio --iodepth=32 --rw=randread --bs=4k \
--direct=1 --size=1G --numjobs=4 --runtime=60 --group_reporting --filename=/dev/nvme0n1
範例：循序寫入吞吐測試
fio --name=seqwrite --ioengine=libaio --iodepth=64 --rw=write --bs=1M \
--direct=1 --size=10G --numjobs=1 --runtime=300 --group_reporting --filename=/dev/nvme0n1
- 網路級監控：
iperf3：測量節點間網路頻寬與延遲。netstat：檢視網路連線、路由表與介面統計資料。
3.2 I/O 模式分析：了解應用的「胃口」
不同應用對儲存系統的 I/O 模式需求截然不同，理解這些行為是精確定位瓶頸的關鍵。
strace：追蹤應用系統呼叫，判斷是循序還是隨機 I/O、小檔還是大檔。
範例：
strace -e trace=file -o output.log python your_ai_script.py
- 應用日誌：許多 AI 框架會記錄數據載入與處理的耗時。
- 自訂 I/O 計時器：在程式碼內加入時間戳，觀察瓶頸發生在哪個步驟。
3.3 數據流分析：從源頭追蹤到終端
AI 模型需要的數據會從 SSD → CPU → GPU 流動，任一環節效率不佳都會成為瓶頸。
- 資料源位置（本地 SSD / NAS / SAN）
- 檔案系統類型與配置
- 是否經過壓縮 / 解壓、預處理
- PCIe 通道使用狀況與速率
- GPU 顯存是否足夠
建議繪製「數據流圖」，並逐節點使用監控工具分析瓶頸。
3.4 微基準測試（Micro-benchmarking）：問題隔離的「顯微鏡」
當懷疑瓶頸來自某個環節時，可以單獨進行微測試排除其他干擾：
- 使用
fio或dd測試文件系統與 SSD 的極限性能 - 使用
iperf3檢查網路頻寬 - 將模擬環境與實際執行環境數據比對，找出差異
4. 解決方案與優化策略：打通數據的「任督二脈」
一旦精確定位儲存瓶頸，下一步就是針對性地實施解決方案。這些策略可能涵蓋硬體升級、軟體配置調整、數據流程重構等多個層面。以下是實戰中行之有效的幾種優化方法：
4.1 SSD 升級：從「量」到「質」的飛躍
如果瓶頸確實來自 SSD 本身性能不足，升級 SSD 是最直接有效的解法。但升級不是盲目追求最高規格，而是應根據 AI 工作負載實際需求來選擇。
- 更高性能的 NVMe SSD：優先考慮 PCIe Gen4 甚至 Gen5 的企業級 SSD，能提供更高 IOPS、吞吐量與更低延遲。特別是對 AI 訓練場景，應關注其隨機讀取性能與混合負載下的效能。
- 更高耐久性的 SSD：AI 訓練產生大量寫入操作，建議選擇 DWPD（Drive Writes Per Day）較高的企業級 SSD，以確保長期高壓寫入下的穩定性與壽命。企業級 SSD 的耐久性遠勝於消費級產品。
- 調整 Over-Provisioning（OP）比例：適當增加 OP 可提升寫入性能與耐用性，因為更多預留空間可讓控制器更有效執行垃圾回收與磨損平衡。不過會犧牲部分容量，需權衡容量與效能的平衡。
4.2 PCIe 通道優化：確保數據的「高速公路」暢通無阻
即使 SSD 本身效能優異，若 PCIe 通道配置不當，仍會限制效能發揮。PCIe 的拓撲與配置是關鍵優化項目。
- 確保足夠的 PCIe Lane 數：檢查 SSD 是否有接上足夠通道（x4 或 x8）。優先將高效能 SSD 接到直連 CPU 的 PCIe 通道，避免透過 PCH（Platform Controller Hub）傳輸，因為 PCH 常會共享帶寬。
- 避免 PCIe 帶寬爭用：若多個高性能設備（如多顆 GPU、多顆 NVMe SSD）共用同一 PCIe 總線，應重新設計拓撲結構，或考慮加裝 PCIe Switch 來分配帶寬。
- 檢查 PCIe 鏈路狀態：使用
lspci -vvv或 BIOS/UEFI 設定檢查鏈路速率與寬度是否達標（如 Gen4 x4）。若降速，需檢查硬體插槽、線材品質與 BIOS 設定等。 - 導入 Retimer / Redriver 晶片：對於 PCIe Gen5 等高速規格，長距離連接會遇到信號完整性問題。使用 Retimer 或 Redriver 晶片有助於重建信號，維持鏈路穩定。
4.3 文件系統優化：選擇並配置適合 AI 的「數據管家」
文件系統的選擇與配置對 AI 工作負載性能影響深遠：
- 選擇高效的文件系統
對於 Linux 環境，XFS 與 ext4 在處理大檔與高併發 I/O 上表現良好。若為分佈式儲存，建議使用 Lustre、GPFS、CephFS 等針對 HPC 場景優化的並行文件系統。 - 調整掛載參數
根據應用特性調整掛載選項，例如針對寫入密集型工作可使用noatime降低 metadata 寫入頻率，亦可調整日誌與快取策略。 - 避免碎片化
可定期整理（若文件系統支持），或使用大檔預配置方式減少碎片產生。 - 使用裸設備或塊設備
對性能要求極高的應用可考慮繞過文件系統，直接管理儲存空間，但代價是實作複雜度大增。
4.4 數據預處理優化：將「重活」前置或並行化
若數據預處理在訓練時即時進行且效能不佳，極易成為瓶頸。改善策略包括：
- 離線預處理
預先完成如圖像解碼、特徵抽取等流程，並儲存為高效格式（TFRecord、Parquet、HDF5）。 - 多線程／多進程加速
配置 DataLoader 的num_workers，透過多核 CPU 並行處理資料。 - GPU 加速預處理
透過 NVIDIA DALI 等工具將預處理交由 GPU 執行，加速資料處理流程。 - 使用高效格式
TFRecord、WebDataset 等可減少 filesystem metadata 負擔，提高讀取效能。
4.5 數據快取：構建數據的「中轉站」
快取策略能大幅降低 I/O 延遲，提升效率：
- DRAM 快取
OS 頁面快取可利用伺服器內存做一級快取，必要時可調整 kernel 參數優化行為。 - SSD 快取層
使用dm-cache或ZFS L2ARC等技術，將熱資料從慢速 HDD 快取到高速 SSD。 - 應用層快取與預取
應用中實作熱資料快取、使用預取機制（如 PyTorch DataLoader 的 prefetch），可有效縮短等待時間。
4.6 RDMA 應用：降低網路延遲的「加速器」
在分佈式 AI 系統中，RDMA（Remote Direct Memory Access）能顯著降低傳輸延遲與 CPU 負擔：
- 原理
允許 NIC 直接訪問遠端節點記憶體，繞過 CPU 和 OS 堆疊。 - 適用場景
在 RoCE 或 InfiniBand 網路中，結合支援 RDMA 的分佈式文件系統（如 CephFS）或協議（如 NVMe-oF）可顯著提速。 - 實施建議
確保交換器、NIC、驅動與協定棧皆支援並正確配置 RDMA 功能。
4.7 應用層優化：從「源頭」解決問題
有時候瓶頸不在硬體，而在於程式設計上的 I/O 行為不當。
- 優化 DataLoader 參數
batch_size: 增大批次可減少 I/O 次數，但會提高顯存佔用。num_workers: 增加資料載入進程數。prefetch_factor: 提前載入下一批資料，減少 GPU idle 時間。
- 重構數據集格式
將大量小檔打包成大檔可減少 metadata 操作。 - 避免不必要的 I/O 操作
像是重複讀檔、頻繁存檔等都會拖慢流程。 - 使用異步 I/O
讓 CPU/GPU 在等待 I/O 時能繼續其他任務，提高效能利用率。
⚠️ 各種優化策略並非互斥，而是可以 組合套用形成完整的多層級優化架構。實施前應進行充分測試，確認效益與穩定性，避免引入新問題
5. 案例分享：AI 訓練集群中的儲存瓶頸實戰解決
理論的探討終究要落實於實踐。以下是一個來自實際 AI 訓練集群的真實案例，透過系統性分析成功發現並排除儲存瓶頸，大幅改善訓練效率。
5.1 背景與問題現象
某大型互聯網公司部署了一個基於 NVIDIA A100 GPU 的 AI 訓練集群，用於訓練大規模圖像識別模型。架構如下：
- 數十台伺服器，每台配備：
- 8 顆 A100 GPU
- 多塊 PCIe Gen4 NVMe SSD
- 使用 CephFS 作為分佈式儲存
- 全區網路為 萬兆以太網
問題現象：
- GPU 利用率長期偏低，僅 30%~50%，遠低於預期的 90%
- 模型迭代速度慢，整體訓練周期被嚴重拖慢，影響研發效率
5.2 瓶頸初步判斷與監控
工程師們首先懷疑問題出現在「數據載入」階段：
- 使用
nvidia-smi觀察 GPU 使用率，確認 GPU 長時間閒置 - 使用
iostat發現： - 本地 NVMe SSD IOPS、吞吐量尚可
- CephFS 掛載點的讀取 IOPS 明顯偏低
await值過高，I/O 請求在排隊等待
另外，CPU 在載入數據時會有尖峰，但大多時間處於 I/O 等待 (wa) 狀態，也暗示儲存系統為主要瓶頸。
5.3 深入分析與問題定位
為了進一步精準定位問題，工程團隊採取了以下步驟：
- I/O 模式分析
- 使用
strace追蹤發現： - 訓練數據由數百萬個小圖片檔構成
- 訓練時為隨機讀取模式 → 對 IOPS 要求極高
- 這並非大檔串流（高吞吐），而是典型的小檔隨機存取場景
- 使用
- CephFS 隨機讀取性能測試
- 使用
fio對 CephFS 模擬隨機小檔讀取 - 發現：
- 單節點隨機 IOPS 遠低於本地 NVMe SSD
- 併發數一提高 → 延遲急劇上升
- 使用
- 網路效能測試
- 使用
iperf3測試伺服器與 Ceph 儲存節點間的網速 - 結果顯示：
- 雖為萬兆網路，但在小檔隨機讀下延遲尖峰頻現
- TCP 重傳率也偏高，顯示網路層面有瓶頸
- 使用
- PyTorch DataLoader 配置檢查
- 發現：
- num_workers 設定偏低
- 預處理（解碼、數據增強）在訓練時「即時進行」
- CPU 使用率不高，但在進行預處理時成為性能瓶頸，導致 GPU 等待數據
總結：三大瓶頸來源
- CephFS 隨機小檔讀取效能差
- 為主要瓶頸，導致數據載入延遲、GPU 閒置
- 網路延遲與潛在擁塞問題
- 萬兆網雖然有理論頻寬，但隨機小檔高併發情境下延遲尖峰嚴重
- DataLoader 配置與即時預處理效率低落
- CPU 成為阻塞點，無法快速將資料供應給 GPU
5.4 解決方案與優化效果
針對上述識別出的多重瓶頸，工程團隊實施了多項系統性的優化措施：
- 數據集格式優化
將原始的數百萬個小圖像文件，透過離線預處理打包為數十個大型 TFRecord 文件。這樣大幅減少了檔案系統的 metadata 操作開銷，將隨機小檔讀取轉為大檔案的循序讀取，顯著提升 CephFS 的讀取效率。 - 本地 SSD 快取機制導入
利用每台 AI 伺服器上的 PCIe Gen4 NVMe SSD 作為訓練資料的熱資料快取層。透過自定義的數據載入流程，將高頻資料區塊從 CephFS 預取至本地 SSD，交由 DataLoader 使用。這大幅減輕了 CephFS 的壓力，也發揮出 SSD 高 IOPS 與低延遲的優勢。 - DataLoader 並行參數優化
將 PyTorch 的num_workers參數由 4 提升至 16，充分發揮多核心 CPU 的並行預處理能力。同時調整prefetch_factor，確保足夠的資料預取緩衝區。 - 網路環境優化與擴展規劃
檢查並優化網路交換機設定，排除潛在流量擁塞問題；此外，團隊也納入未來升級 RDMA 網路的規劃，以徹底降低網路傳輸延遲與 CPU 開銷。
優化成效總結：
- GPU 利用率從 30%～50% 提升至 90% 以上
- 模型訓練週期縮短將近 一倍
- 整體計算資源的利用效率與模型研發速度均大幅提升
5.5 案例啟示
這個案例再次突顯了 AI Infrastructure 中儲存瓶頸的 多面向複雜性。真正造成效能下降的，往往不是單點錯誤，而是來自：
- 硬體架構
- 系統設定
- 應用設計
- 網路拓撲
等各層因素的交互影響。
成功解決這類問題的關鍵在於：
- 系統性思維：從數據源頭到終端，全面審視整體資料流路徑
- 工具聯合作業：結合 iostat、nvidia-smi、fio、iperf3 等工具獲取多層性能指標
- 精確定位：運用微基準測試隔離瓶頸所在
- 多面向解法並用：結合硬體升級、軟體優化與資料結構設計
- 持續性監控與調校：AI 負載會隨時間變動，效能優化不是一次性行為
6. 結論：打通 AI 數據高速公路的關鍵
在 AI 技術高速演進的今天，資料如同新石油，而儲存系統就是承載這些資源的基礎管線。當前，多數訓練瓶頸的根源並不在於 GPU 數量不足，而在於：
- SSD 效能瓶頸
- PCIe 通道受限
- 文件系統與資料預處理效率低落
- 網路延遲與快取策略不當
這些問題疊加起來，極大限制了 AI 的迭代速度與效能發揮。
本文總結了以下幾項核心重點：
- 如何運用多種工具觀測儲存與 I/O 效能，快速掌握瓶頸位置
- 如何從資料載入、格式轉換、硬體快取到應用層參數調校，建構多層次的優化策略
- 實戰案例中，通過一連串的調整，成功讓 GPU 效能翻倍釋放，訓練效率明顯提升
最後，AI 儲存效能優化，是一場需要耐心、知識整合與跨部門合作的長期戰。
每一個瓶頸的突破，都是 AI 計算潛力的一次釋放，也是對工程團隊價值的具體展現。
