متطلبات تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي: ما تحتاج حقًا إلى معرفته

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد نماذج براقة أو مساعدين ناطقين يقلدون البشر. فخلف كل ذلك، توجد كميات هائلة من البيانات، بل قد تكون هائلة للغاية. وبصراحة، تخزين هذه البيانات؟ هنا تكمن المشكلة عادةً. سواءً أكان الأمر يتعلق بتقنيات التعرف على الصور أو تدريب نماذج لغوية ضخمة، فإن متطلبات تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي قد تخرج عن السيطرة بسرعة إذا لم يتم التخطيط لها جيدًا. دعونا نحلل لماذا يُعدّ التخزين تحديًا كبيرًا، وما هي الخيارات المتاحة، وكيف يمكن تحقيق التوازن بين التكلفة والسرعة وقابلية التوسع دون استنزاف الموارد.

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 علم البيانات والذكاء الاصطناعي: مستقبل الابتكار
استكشاف كيف يقود الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات الابتكار الحديث.

🔗 الذكاء الاصطناعي السائل: مستقبل الذكاء الاصطناعي والبيانات اللامركزية
نظرة على بيانات الذكاء الاصطناعي اللامركزية والابتكارات الناشئة.

🔗 إدارة البيانات لأدوات الذكاء الاصطناعي التي يجب عليك الاطلاع عليها
استراتيجيات رئيسية لتحسين تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي وكفاءتها.

🔗 أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي لمحللي البيانات: تعزيز عملية اتخاذ القرارات التحليلية
أفضل أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعزز تحليل البيانات واتخاذ القرارات.

إذن... ما الذي يجعل تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي جيدًا؟ ✅

الأمر لا يتعلق فقط بـ "المزيد من التيرابايت". التخزين الحقيقي الصديق للذكاء الاصطناعي يتعلق بكونه قابلاً للاستخدام، وموثوقاً به، وسريعاً بما يكفي لكل من عمليات التدريب وأحمال عمل الاستدلال.

بعض السمات المميزة التي تستحق الذكر:

• قابلية التوسع : الانتقال من جيجابايت إلى بيتابايت دون إعادة كتابة بنية النظام.

• الأداء : سيؤدي زمن الاستجابة العالي إلى إضعاف وحدات معالجة الرسومات؛ فهي لا تتسامح مع الاختناقات.

• التكرار : اللقطات، والنسخ المتماثل، والتحكم في الإصدارات - لأن التجارب تتعطل، وكذلك الأشخاص.

• الكفاءة في التكلفة : المستوى المناسب، والوقت المناسب؛ وإلا فإن الفاتورة ستفاجئك مثل التدقيق الضريبي.

• القرب من الحوسبة : ضع وحدة التخزين بجوار وحدات معالجة الرسومات/وحدات معالجة الموتر أو شاهد اختناق نقل البيانات.

وإلا، فسيكون الأمر أشبه بمحاولة تشغيل سيارة فيراري بوقود جزازة العشب - من الناحية الفنية، تتحرك السيارة، ولكن ليس لفترة طويلة.

جدول مقارنة: خيارات التخزين الشائعة للذكاء الاصطناعي

لماذا تتزايد احتياجات بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل هائل؟ 🚀

لا يقتصر الذكاء الاصطناعي على جمع صور السيلفي فحسب، بل إنه شره للغاية.

• مجموعات التدريب : تحتوي مجموعة ILSVRC الخاصة بـ ImageNet وحدها على ما يقرب من 1.2 مليون صورة مصنفة، وتتجاوز مجموعات البيانات الخاصة بالمجال ذلك بكثير [1].

• التحكم في الإصدارات : كل تعديل - تسميات، تقسيمات، إضافات - يخلق "حقيقة" أخرى.

• مدخلات البث المباشر : الرؤية المباشرة، والقياس عن بعد، وتغذية المستشعرات... إنه تدفق مستمر لا يتوقف.

• التنسيقات غير المهيكلة : النصوص، والفيديوهات، والصوتيات، والسجلات - وهي أضخم بكثير من جداول SQL المنظمة.

إنه بوفيه مفتوح، ودائماً ما تعود العارضة لتناول الحلوى.

الحوسبة السحابية مقابل الحوسبة المحلية: نقاش لا ينتهي 🌩️🏢

تبدو الحوسبة السحابية مغرية: شبه لانهائية، عالمية، والدفع حسب الاستخدام. إلى أن تظهر في فاتورتك رسوم نقل البيانات - وفجأة تصبح تكاليف التخزين "الرخيصة" لديك منافسة لتكاليف الحوسبة [2].

أما الحلول المحلية، من ناحية أخرى، فتمنحك التحكم والأداء القوي، ولكنك تدفع أيضًا مقابل الأجهزة والطاقة والتبريد والبشر الذين يعتنون بالخوادم.

تستقر معظم الفرق في حل وسط غير منظم: الهجينة . احتفظ بالبيانات الساخنة والحساسة وعالية الإنتاجية بالقرب من وحدات معالجة الرسومات، وقم بأرشفة الباقي في طبقات السحابة.

تكاليف التخزين التي تتزايد تدريجياً 💸

إن القدرة الإنتاجية ليست سوى الطبقة السطحية. أما التكاليف الخفية فتتراكم

• نقل البيانات : النسخ بين المناطق، وعمليات النقل عبر السحابة، وحتى خروج المستخدم [2].

• التكرار : اتباع 3-2-1 (ثلاث نسخ، ووسائط تخزين، وواحدة خارج الموقع) يستهلك مساحة ولكنه ينقذ الموقف [3].

• الطاقة والتبريد : إذا كانت المشكلة في الرف الخاص بك، فهي مشكلة حرارة.

• المفاضلات المتعلقة بزمن الاستجابة : عادةً ما تعني المستويات الأرخص سرعات استعادة بطيئة للغاية.

الأمن والامتثال: عوامل خفية تُعيق إتمام الصفقات 🔒

قد تحدد اللوائح حرفيًا مكان تخزين البيانات. بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات في المملكة المتحدة (GDPR) ، يتطلب نقل البيانات الشخصية خارج المملكة المتحدة مسارات نقل قانونية (بنود التعاقد القياسية، أو اتفاقيات نقل الهوية، أو قواعد كفاية البيانات). بعبارة أخرى: يجب أن يكون تصميم نظام التخزين الخاص بك "على دراية" بالموقع الجغرافي [5].

الأساسيات التي يجب اتباعها منذ اليوم الأول:

• التشفير - سواء أثناء الراحة أو السفر.

• الوصول بأقل الامتيازات + سجلات التدقيق.

• احذف وسائل الحماية مثل عدم قابلية التغيير أو أقفال الكائنات.

معوقات الأداء: زمن الاستجابة هو القاتل الصامت ⚡

لا تحب وحدات معالجة الرسومات الانتظار. إذا تأخر التخزين، فإنها تصبح مجرد سخانات. تعمل أدوات مثل NVIDIA GPUDirect Storage على إلغاء وسيط وحدة المعالجة المركزية، حيث تنقل البيانات مباشرة من NVMe إلى ذاكرة وحدة معالجة الرسومات - وهو بالضبط ما يحتاجه التدريب على الدفعات الكبيرة [4].

الحلول الشائعة:

• تقنية NVMe للذاكرة الفلاشية الكاملة لشظايا التدريب الساخنة.

• أنظمة الملفات المتوازية (Lustre، Spectrum Scale) لإنتاجية متعددة العقد.

• أدوات تحميل غير متزامنة مع تجزئة + جلب مسبق لمنع وحدات معالجة الرسومات من الخمول.

خطوات عملية لإدارة تخزين الذكاء الاصطناعي 🛠️

• التصنيف : الأجزاء الساخنة على NVMe/SSD؛ أرشفة المجموعات القديمة في مستويات الكائنات أو الباردة.

• إزالة التكرارات + دلتا : تخزين الخطوط الأساسية مرة واحدة، والاحتفاظ فقط بالاختلافات + البيانات الوصفية.

• قواعد دورة الحياة : التصنيف التلقائي وإلغاء صلاحية المخرجات القديمة [2].

• المرونة 3-2-1 : احتفظ دائمًا بنسخ متعددة، عبر وسائط مختلفة، مع عزل نسخة واحدة [3].

• أدوات القياس : تتبع معدل النقل، زمن الوصول p95/p99، عمليات القراءة الفاشلة، الخروج حسب عبء العمل.

حالة سريعة (مختلقة ولكنها نموذجية) 📚

يبدأ فريق الرؤية عمله بحوالي ٢٠ تيرابايت من التخزين السحابي للكائنات. لاحقًا، يبدأون بنسخ مجموعات البيانات عبر المناطق لإجراء التجارب. ترتفع تكاليفهم بشكل كبير - ليس بسبب التخزين نفسه، بل بسبب حركة البيانات الصادرة . ينقلون الأجزاء الأكثر استخدامًا إلى NVMe بالقرب من مجموعة وحدات معالجة الرسومات، ويحتفظون بنسخة أساسية في التخزين السحابي للكائنات (مع قواعد دورة الحياة)، ويثبتون فقط العينات التي يحتاجونها. النتيجة: زيادة انشغال وحدات معالجة الرسومات، وانخفاض الفواتير، وتحسين جودة البيانات.

تخطيط القدرات التقريبي 🧮

صيغة تقريبية للتقدير:

السعة ≈ (مجموعة البيانات الخام) × (عامل التكرار) + (البيانات المعالجة مسبقًا / المعززة) + (نقاط التحقق + السجلات) + (هامش الأمان ~15-30%)

ثم تحقق من صحة ذلك من خلال مقارنة معدل النقل. إذا كانت عمليات التحميل لكل عقدة تتطلب معدل نقل بيانات مستدام يتراوح بين 2 و4 جيجابايت/ثانية، فستحتاج إلى استخدام NVMe أو نظام ملفات متوازي للمسارات ذات الاستخدام المكثف، مع اعتبار تخزين الكائنات هو المعيار الأساسي.

الأمر لا يقتصر على المساحة فقط 📊

عندما يتحدث الناس عن متطلبات تخزين الذكاء الاصطناعي ، يتخيلون تيرابايتات أو بيتابايتات. لكن التحدي الحقيقي يكمن في تحقيق التوازن: بين التكلفة والأداء، والمرونة والامتثال، والابتكار والاستقرار. بيانات الذكاء الاصطناعي لن تتقلص في أي وقت قريب. الفرق التي تُدمج التخزين في تصميم النموذج مبكرًا تتجنب الغرق في مستنقعات البيانات، وتتمكن في النهاية من التدريب بشكل أسرع أيضًا.

مراجع

[1] روساكوفسكي وآخرون. تحدي التعرف البصري واسع النطاق ImageNet (IJCV) - حجم مجموعة البيانات والتحدي. رابط
[2] AWS - أسعار وتكاليف Amazon S3 (نقل البيانات، والتصدير، ومستويات دورة الحياة).
[3] CISA - إرشادات قاعدة النسخ الاحتياطي 3-2-1. رابط
[4] وثائق NVIDIA - نظرة عامة على GPUDirect Storage. رابط
[5] ICO في المملكة المتحدة بشأن عمليات نقل البيانات الدولية. رابط

اكتشف أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي في متجر مساعدي الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا