متطلبات تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي: ما تحتاج إلى معرفته حقًا

الذكاء الاصطناعي ليس مجرد نماذج مبهرة أو مساعدين ناطقين يقلدون البشر. وراء كل ذلك، يكمن جبل - وأحيانًا بحر - من البيانات. وبصراحة، تخزين هذه البيانات؟ هنا تكمن عادةً الفوضى. سواء كنت تتحدث عن أنابيب التعرف على الصور أو تدريب نماذج لغوية عملاقة، فإن متطلبات تخزين البيانات للذكاء الاصطناعي قد تخرج عن السيطرة بسرعة إذا لم تُفكّر جيدًا. دعونا نوضح لماذا يُعد التخزين بهذه الصعوبة، وما الخيارات المتاحة، وكيف يمكنك التوفيق بين التكلفة والسرعة والحجم دون إرهاق.

مقالات قد ترغب في قراءتها بعد هذه المقالة:

🔗 علم البيانات والذكاء الاصطناعي: مستقبل الابتكار
استكشاف كيف تقود 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 النظر فيها
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.

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

لا يقتصر الأمر على "المزيد من التيرابايتات". فالتخزين المتوافق مع الذكاء الاصطناعي الحقيقي يتلخص في سهولة الاستخدام، والموثوقية، والسرعة الكافية لكلٍّ من عمليات التدريب وأحمال العمل الاستدلالية.

بعض السمات المميزة التي تستحق الملاحظة:

• إمكانية التوسع : القفز من جيجابايت إلى بيتابايت دون الحاجة إلى إعادة كتابة بنيتك الأساسية.

• الأداء : سيؤدي ارتفاع زمن الوصول إلى تجويع وحدات معالجة الرسومات؛ فهي لا تتسامح مع الاختناقات.

• التكرار : اللقطات الفورية، والتكرار، والإصدارات - لأن التجارب تنكسر، وينكسر الأشخاص أيضًا.

• الفعالية من حيث التكلفة : المستوى المناسب، واللحظة المناسبة؛ وإلا فإن الفاتورة ستأتي فجأة مثل عملية تدقيق الضرائب.

• القرب من الحوسبة : ضع وحدة التخزين بجوار وحدات معالجة الرسومات/وحدات معالجة الرسومات (TPU) أو شاهد اختناق توصيل البيانات.

وإلا فإن الأمر يشبه محاولة تشغيل سيارة فيراري باستخدام وقود جزازة العشب - من الناحية الفنية، فهي تتحرك، ولكن ليس لفترة طويلة.

جدول المقارنة: خيارات التخزين الشائعة للذكاء الاصطناعي

لماذا تتزايد احتياجات بيانات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير 🚀

الذكاء الاصطناعي لا يقتصر على جمع صور السيلفي، بل إنه نهم.

• مجموعات التدريب : تحتوي مجموعة ILSVRC الخاصة بـ ImageNet بمفردها على حوالي 1.2 مليون صورة مُسمّاة، وتتجاوز مجموعات البيانات الخاصة بالمجال ذلك بكثير [1].

• الإصدارات : كل تعديل - العلامات، التقسيمات، الزيادات - يخلق "حقيقة" أخرى.

• مدخلات البث : الرؤية المباشرة، والقياس عن بعد، وتغذية المستشعرات... إنها بمثابة خرطوم حريق مستمر.

• التنسيقات غير المنظمة : النص والفيديو والصوت والسجلات - أكبر حجمًا بكثير من جداول SQL المنظمة.

إنه عبارة عن بوفيه مفتوح يمكنك تناول كل ما تريد، والعارضة تعود دائمًا للحلوى.

السحابة مقابل التخزين المحلي: نقاش لا ينتهي 🌩️🏢

تبدو السحابة مغرية: شبه لا نهائية، عالمية، مع إمكانية الدفع حسب الاستخدام. إلى أن تظهر فاتورتك رسوم الخروج - وفجأة، تُنافس تكاليف التخزين "الرخيصة" لديك تكاليف الحوسبة [2].

من ناحية أخرى، يوفر النظام المحلي التحكم والأداء القوي، ولكنك تدفع أيضًا مقابل الأجهزة والطاقة والتبريد والبشر لرعاية الرفوف.

تستقر معظم الفرق في منطقة وسطى فوضوية: الهجينة . احتفظ بالبيانات المهمة والحساسة وعالية الإنتاجية بالقرب من وحدات معالجة الرسومات، وأرشِف الباقي في طبقات سحابية.

تكاليف التخزين التي تتسلل إلى الأعلى 💸

السعة ليست سوى طبقة سطحية. تتراكم التكاليف الخفية:

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

• التكرار : اتباع نظام 3-2-1 (ثلاث نسخ، نسختين من الوسائط، نسخة واحدة خارج الموقع) يستهلك المساحة ولكنه يوفر اليوم [3].

• الطاقة والتبريد : إذا كانت المشكلة في رفك، فهذه مشكلة حرارة.

• التنازلات المتعلقة بزمن الوصول : عادةً ما تعني المستويات الأرخص سرعات استعادة بطيئة للغاية.

الأمان والامتثال: عوامل كسر الصفقات الهادئة 🔒

يمكن للوائح أن تُحدد حرفيًا أماكن تخزين البايتات. بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات في المملكة المتحدة ، يتطلب نقل البيانات الشخصية خارج المملكة المتحدة مسارات نقل قانونية (قواعد العقد القياسي، أو قواعد نقل البيانات الشخصية، أو قواعد الكفاية). بمعنى آخر، يجب أن يكون تصميم التخزين لديك على دراية بالجغرافيا [5].

الأساسيات التي يجب أن تخبزها منذ اليوم الأول:

• التشفير - الراحة والسفر.

• أقل قدر من الامتيازات في الوصول + مسارات التدقيق.

• احذف الحماية مثل عدم القدرة على التغيير أو أقفال الكائنات.

اختناقات الأداء: زمن الوصول هو القاتل الصامت ⚡

لا تُحب وحدات معالجة الرسومات الانتظار. إذا تأخر التخزين، تُصبح مُسخّنات مُمجّدة. تُلغي أدوات مثل NVIDIA GPUDirect Storage دور الوسيط في وحدة المعالجة المركزية، حيث تنقل البيانات مباشرةً من ذاكرة NVMe إلى ذاكرة وحدة معالجة الرسومات - وهو بالضبط ما يحتاجه التدريب على دفعات كبيرة [4].

الإصلاحات الشائعة:

• NVMe all-flash لشظايا التدريب الساخنة.

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

• محملات غير متزامنة مع التجزئة + الجلب المسبق لمنع وحدات معالجة الرسومات من الخمول.

خطوات عملية لإدارة تخزين الذكاء الاصطناعي 🛠️

• التصنيف : شظايا ساخنة على NVMe/SSD؛ أرشفة المجموعات القديمة في طبقات كائنية أو باردة.

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

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

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

• الأجهزة : معدل الإنتاج، زمن انتقال p95/p99، القراءات الفاشلة، الخروج حسب عبء العمل.

حالة سريعة (مختلقة ولكنها نموذجية) 📚

يبدأ فريق الرؤية بسعة تخزين سحابية للعناصر تبلغ حوالي ٢٠ تيرابايت. لاحقًا، يبدأون باستنساخ مجموعات البيانات عبر المناطق لإجراء التجارب. تتضخم تكاليفهم - ليس من التخزين نفسه، بل من حركة البيانات الخارجة . ينقلون البيانات الساخنة إلى NVMe بالقرب من مجموعة وحدات معالجة الرسومات، ويحتفظون بنسخة أساسية في تخزين العناصر (مع قواعد دورة الحياة)، ويثبتون العينات التي يحتاجونها فقط. النتيجة: وحدات معالجة الرسومات أكثر انشغالًا، والفواتير أقل، وتتحسن نظافة البيانات.

تخطيط القدرة على العمل على ظهر الظرف 🧮

صيغة تقريبية لتقدير:

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

ثم تحقق من سلامة البيانات مقارنةً بالإنتاجية. إذا احتاجت مُحمِّلات كل عقدة إلى سرعة نقل بيانات ثابتة تتراوح بين ٢ و٤ جيجابايت/ثانية، فأنت تبحث عن NVMe أو نظام الملفات المتوازي للمسارات الساخنة، مع اعتبار تخزين الكائنات أساسًا.

الأمر لا يتعلق بالفضاء فقط 📊

عندما يتحدث الناس عن متطلبات تخزين الذكاء الاصطناعي ، فإنهم يتخيلون التيرابايتات أو البيتابايتات. لكن السر الحقيقي يكمن في التوازن: التكلفة مقابل الأداء، والمرونة مقابل الامتثال، والابتكار مقابل الاستقرار. بيانات الذكاء الاصطناعي لن تتقلص قريبًا. الفرق التي تُدمج التخزين في تصميم النموذج مبكرًا تتجنب الغرق في مستنقعات البيانات، وينتهي بها الأمر بالتدريب بشكل أسرع أيضًا.

مراجع

[1] روساكوفسكي وآخرون. تحدي التعرف البصري واسع النطاق (IJCV) من ImageNet - حجم مجموعة البيانات والتحدي. رابط
[2] AWS - تسعير وتكاليف Amazon S3 (نقل البيانات، الخروج، مستويات دورة الحياة). رابط
[3] CISA - استشارة حول قواعد النسخ الاحتياطي 3-2-1. رابط
[4] NVIDIA Docs - نظرة عامة على تخزين GPUDirect. رابط
[5] ICO - قواعد اللائحة العامة لحماية البيانات في المملكة المتحدة بشأن نقل البيانات الدولي. رابط

ابحث عن أحدث الذكاء الاصطناعي في متجر مساعد الذكاء الاصطناعي الرسمي

معلومات عنا