সঞ্চয়স্থানকে মডেল প্রশিক্ষণের মূল বাধা হয়ে উঠতে দেবেন না

এটা বলা হয়েছে যে প্রযুক্তি সংস্থাগুলি হয় GPU গুলির জন্য বা সেগুলি অর্জনের পথে হাঁটছে।এপ্রিল মাসে, টেসলার সিইও এলন মাস্ক 10,000 জিপিইউ কিনেছিলেন এবং বলেছিলেন যে কোম্পানি এনভিআইডিআইএ থেকে প্রচুর পরিমাণে জিপিইউ ক্রয় চালিয়ে যাবে।এন্টারপ্রাইজের দিক থেকে, আইটি কর্মীরা বিনিয়োগের সর্বোচ্চ রিটার্নের জন্য জিপিইউগুলি ক্রমাগত ব্যবহার করা হয় তা নিশ্চিত করার জন্য কঠোর চাপ দিচ্ছে।যাইহোক, কিছু কোম্পানি খুঁজে পেতে পারে যে GPU-র সংখ্যা বাড়লে, GPU অলসতা আরও গুরুতর হয়ে ওঠে।

ইতিহাস যদি আমাদের উচ্চ-পারফরম্যান্স কম্পিউটিং (এইচপিসি) সম্পর্কে কিছু শিখিয়ে থাকে তবে তা হল যে কম্পিউটেশনে খুব বেশি ফোকাস করার খরচে স্টোরেজ এবং নেটওয়ার্কিংকে ত্যাগ করা উচিত নয়।যদি স্টোরেজ দক্ষতার সাথে কম্পিউটিং ইউনিটগুলিতে ডেটা স্থানান্তর করতে না পারে, এমনকি আপনার কাছে বিশ্বের সর্বাধিক GPU থাকলেও, আপনি সর্বোত্তম দক্ষতা অর্জন করতে পারবেন না।

স্মল ওয়ার্ল্ড বিগ ডেটার বিশ্লেষক মাইক ম্যাচেটের মতে, ছোট মডেলগুলিকে মেমরিতে (র‍্যাম) চালানো যেতে পারে, যা গণনার উপর আরও ফোকাস করার অনুমতি দেয়।যাইহোক, বিলিয়ন নোড সহ ChatGPT এর মতো বড় মডেলগুলি উচ্চ খরচের কারণে মেমরিতে সংরক্ষণ করা যায় না।

"আপনি মেমরিতে কোটি কোটি নোড ফিট করতে পারবেন না, তাই স্টোরেজ আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে," ম্যাচচেট বলেছেন।দুর্ভাগ্যবশত, পরিকল্পনা প্রক্রিয়ার সময় ডেটা স্টোরেজ প্রায়ই উপেক্ষা করা হয়।

সাধারণভাবে, ব্যবহারের ক্ষেত্রে নির্বিশেষে, মডেল প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় চারটি সাধারণ পয়েন্ট রয়েছে:

1. মডেল প্রশিক্ষণ
2. অনুমান প্রয়োগ
3. ডেটা স্টোরেজ
4. ত্বরিত কম্পিউটিং

মডেল তৈরি এবং স্থাপন করার সময়, বেশিরভাগ প্রয়োজনীয়তা দ্রুত প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট (POC) বা মডেল প্রশিক্ষণ শুরু করার জন্য পরীক্ষার পরিবেশকে অগ্রাধিকার দেয়, যেখানে ডেটা সঞ্চয়স্থানের প্রয়োজনকে শীর্ষ বিবেচনা করা হয় না।

যাইহোক, চ্যালেঞ্জটি এই সত্য যে প্রশিক্ষণ বা অনুমান স্থাপনা কয়েক মাস বা এমনকি বছর ধরে স্থায়ী হতে পারে।এই সময়ে অনেক কোম্পানি দ্রুত তাদের মডেলের আকার বাড়ায়, এবং ক্রমবর্ধমান মডেল এবং ডেটাসেটগুলিকে মিটমাট করার জন্য অবকাঠামোকে অবশ্যই প্রসারিত করতে হবে।

লক্ষ লক্ষ এমএল ট্রেনিং ওয়ার্কলোডের উপর Google থেকে গবেষণা প্রকাশ করে যে প্রশিক্ষণের সময় গড়ে 30% ইনপুট ডেটা পাইপলাইনে ব্যয় করা হয়।যদিও অতীতের গবেষণাগুলি প্রশিক্ষণের গতি বাড়ানোর জন্য GPU গুলিকে অপ্টিমাইজ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে, অনেক চ্যালেঞ্জ এখনও ডেটা পাইপলাইনের বিভিন্ন অংশকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে রয়ে গেছে।যখন আপনার উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল শক্তি থাকে, তখন ফলাফল পাওয়ার জন্য আপনি কত দ্রুত কম্পিউটেশনে ডেটা ফিড করতে পারেন তা আসল বাধা হয়ে দাঁড়ায়।

বিশেষত, ডেটা স্টোরেজ এবং ম্যানেজমেন্টের চ্যালেঞ্জগুলির জন্য ডেটা বৃদ্ধির জন্য পরিকল্পনার প্রয়োজন হয়, যা আপনাকে ক্রমাগতভাবে ডেটার মান বের করার অনুমতি দেয় যখন আপনি অগ্রগতি করেন, বিশেষ করে যখন আপনি আরও উন্নত ব্যবহারের ক্ষেত্রে যেমন গভীর শিক্ষা এবং নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে উদ্যোগী হন, যা উচ্চ চাহিদা রাখে ক্ষমতা, কর্মক্ষমতা, এবং মাপযোগ্যতার পরিপ্রেক্ষিতে স্টোরেজ।

নির্দিষ্টভাবে:

পরিমাপযোগ্যতা
মেশিন লার্নিংয়ের জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা পরিচালনার প্রয়োজন হয় এবং ডেটার পরিমাণ বাড়ার সাথে সাথে মডেলগুলির যথার্থতাও উন্নত হয়।এর মানে হল যে ব্যবসাগুলিকে প্রতিদিন আরও ডেটা সংগ্রহ এবং সঞ্চয় করতে হবে।যখন স্টোরেজ স্কেল করতে পারে না, তখন ডেটা-নিবিড় কাজের চাপ বাধা সৃষ্টি করে, কর্মক্ষমতা সীমিত করে এবং ফলস্বরূপ ব্যয়বহুল GPU নিষ্ক্রিয় সময়।

নমনীয়তা
একাধিক প্রোটোকলের জন্য নমনীয় সমর্থন (NFS, SMB, HTTP, FTP, HDFS, এবং S3 সহ) একক ধরণের পরিবেশে সীমাবদ্ধ না হয়ে বিভিন্ন সিস্টেমের চাহিদা মেটাতে প্রয়োজনীয়।

লেটেন্সি
I/O লেটেন্সি মডেল তৈরি এবং ব্যবহার করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ ডেটা একাধিকবার পড়া এবং পুনরায় পড়া হয়।I/O লেটেন্সি হ্রাস করা মডেলের প্রশিক্ষণের সময়কে দিন বা মাস দ্বারা সংক্ষিপ্ত করতে পারে।দ্রুত মডেল ডেভেলপমেন্ট সরাসরি বৃহত্তর ব্যবসায়িক সুবিধার জন্য অনুবাদ করে।

থ্রুপুট
দক্ষ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য স্টোরেজ সিস্টেমের থ্রুপুট অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ায় প্রচুর পরিমাণে ডেটা জড়িত থাকে, সাধারণত প্রতি ঘণ্টায় টেরাবাইটে।

সমান্তরাল অ্যাক্সেস
উচ্চ থ্রুপুট অর্জনের জন্য, প্রশিক্ষণ মডেলগুলি ক্রিয়াকলাপকে একাধিক সমান্তরাল কাজগুলিতে বিভক্ত করে।প্রায়শই এর অর্থ হল যে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি একই সাথে একাধিক প্রক্রিয়া (সম্ভাব্যভাবে একাধিক শারীরিক সার্ভারে) থেকে একই ফাইলগুলি অ্যাক্সেস করে।স্টোরেজ সিস্টেমকে কার্যক্ষমতার সাথে আপোস না করে সমসাময়িক চাহিদাগুলি পরিচালনা করতে হবে।

কম লেটেন্সি, উচ্চ থ্রুপুট এবং বড় আকারের সমান্তরাল I/O এর অসামান্য ক্ষমতা সহ, ডেল পাওয়ারস্কেল হল GPU-এক্সিলারেটেড কম্পিউটিং-এর জন্য একটি আদর্শ স্টোরেজ পরিপূরক।PowerScale কার্যকরভাবে বিশ্লেষণ মডেলের জন্য প্রয়োজনীয় সময় কমিয়ে দেয় যা মাল্টি-টেরাবাইট ডেটাসেট প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করে।পাওয়ারস্কেল অল-ফ্ল্যাশ স্টোরেজে, I/O বাধা দূর করে, ব্যান্ডউইথ 18 গুণ বৃদ্ধি পায় এবং প্রচুর পরিমাণে অসংগঠিত ডেটার মান ত্বরান্বিত এবং আনলক করতে বিদ্যমান আইসিলন ক্লাস্টারে যোগ করা যেতে পারে।

অধিকন্তু, PowerScale-এর মাল্টি-প্রটোকল অ্যাক্সেস ক্ষমতাগুলি ওয়ার্কলোড চালানোর জন্য সীমাহীন নমনীয়তা প্রদান করে, একটি প্রোটোকল ব্যবহার করে ডেটা সংরক্ষণ করতে এবং অন্যটি ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয়।বিশেষত, পাওয়ারস্কেল প্ল্যাটফর্মের শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য, নমনীয়তা, মাপযোগ্যতা এবং এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড কার্যকারিতা নিম্নলিখিত চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলায় সহায়তা করে:

- মডেল প্রশিক্ষণ চক্র হ্রাস করে 2.7 গুণ পর্যন্ত উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করুন।

- I/O বাধাগুলি দূর করুন এবং দ্রুত মডেল প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা, উন্নত মডেলের সঠিকতা, উন্নত ডেটা বিজ্ঞান উত্পাদনশীলতা, এবং এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড বৈশিষ্ট্য, উচ্চ কার্যকারিতা, সঙ্গতি এবং স্কেলেবিলিটি ব্যবহার করে কম্পিউটিং বিনিয়োগে সর্বাধিক রিটার্ন প্রদান করুন।একটি একক ক্লাস্টারে 119 PB পর্যন্ত কার্যকর সঞ্চয় ক্ষমতার ব্যবহার করে গভীরতর, উচ্চ-রেজোলিউশন ডেটাসেটের সাহায্যে মডেলের নির্ভুলতা উন্নত করুন।

- ছোট এবং স্বাধীনভাবে কম্পিউট এবং স্টোরেজ স্কেলিং শুরু করে, শক্তিশালী ডেটা সুরক্ষা এবং সুরক্ষা বিকল্প সরবরাহ করে স্কেলে স্থাপনা অর্জন করুন।

- দ্রুত, কম-ঝুঁকিপূর্ণ স্থাপনার জন্য ইন-প্লেস অ্যানালিটিক্স এবং প্রাক-প্রমাণিত সমাধানগুলির সাথে ডেটা বিজ্ঞানের উত্পাদনশীলতা উন্নত করুন।

- NVIDIA DGX সিস্টেমের সাথে NVIDIA GPU ত্বরণ এবং রেফারেন্স আর্কিটেকচার সহ সর্বোত্তম-প্রজনন প্রযুক্তির উপর ভিত্তি করে প্রমাণিত ডিজাইনগুলি ব্যবহার করা।পাওয়ারস্কেলের উচ্চ কর্মক্ষমতা এবং একযোগে ডেটা অর্জন এবং প্রস্তুতি থেকে মডেল প্রশিক্ষণ এবং অনুমান পর্যন্ত মেশিন লার্নিংয়ের প্রতিটি পর্যায়ে স্টোরেজ কর্মক্ষমতা প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে।OneFS অপারেটিং সিস্টেমের সাথে একসাথে, সমস্ত নোড একই OneFS-চালিত ক্লাস্টারের মধ্যে নির্বিঘ্নে কাজ করতে পারে, এন্টারপ্রাইজ-স্তরের বৈশিষ্ট্য যেমন পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট, ডেটা ম্যানেজমেন্ট, সিকিউরিটি, এবং ডেটা সুরক্ষা, যা ব্যবসার জন্য মডেল প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা দ্রুত সম্পন্ন করতে সক্ষম করে।