Optimizando Soluciones de Almacenamiento para Cargas de Trabajo de IA - Infraestructura de Datos y Rendimiento

Resumen

Descubra cómo optimizar las cargas de trabajo de IA con SSD QLC de alta densidad y TLC de Gen 5, centrándose en la selección de arquitecturas de almacenamiento para diferentes fases de la tubería, desde la ingestión de datos hasta el archivado, para maximizar la utilización del GPU.

Programa de estudio

- Introducción a las Cargas de Trabajo de IA y Soluciones de Almacenamiento -- Descripción general de las cargas de trabajo de IA y etapas del procesamiento de datos -- Importancia de las soluciones de almacenamiento en la optimización del rendimiento de IA - Comprensión de los Tipos y Tecnologías de SSD -- Conceptos básicos de la tecnología SSD -- Diferencias entre los SSD QLC y TLC -- Características y métricas de rendimiento de los SSD TLC de Gen 5 - Optimización del Pipeline de Ingesta de Datos -- Importancia de la ingesta eficiente de datos -- Selección de arquitecturas de almacenamiento adecuadas para la ingesta de datos a alta velocidad -- Estudios de caso: Ejemplos del mundo real de pipelines de ingesta optimizadas - Soluciones de Almacenamiento para el Preprocesamiento de Datos -- Identificación de los requisitos de almacenamiento para el preprocesamiento -- Aprovechamiento de los SSD QLC y TLC para un preprocesamiento óptimo -- Equilibrio entre coste-eficiencia y rendimiento - Maximización de la Utilización de GPU con Colocación Efectiva de Datos -- Estrategias para el almacenamiento de datos que mejoran el rendimiento de la GPU -- Técnicas de almacenamiento en búfer y caché -- Métodos de preparación y transmisión de datos - Gestión de Datos Intermedios y Resultados -- Arquitectura de almacenamiento para conjuntos de datos intermedios -- Uso de NVMe para el acceso rápido a datos temporales -- Integración con recursos de cómputo para un procesamiento fluido - Consideraciones de Almacenamiento para el Entrenamiento de Modelos de IA -- Requisitos de rendimiento de almacenamiento durante el entrenamiento de modelos -- Impacto de la latencia del almacenamiento en los tiempos de entrenamiento -- Optimización de configuraciones de SSD para flujos de trabajo de entrenamiento - Estrategias de Almacenamiento a Largo Plazo y Archivado -- Mejores prácticas para el archivado de datos en cargas de trabajo de IA -- Papel de los SSD QLC en el archivado de grandes volúmenes de datos de manera rentable -- Estrategias de gestión del ciclo de vida de los datos - Monitoreo y Optimización del Rendimiento -- Herramientas y técnicas para monitorear el rendimiento del almacenamiento -- Identificación de cuellos de botella y oportunidades de optimización -- Prácticas de mejora continua para la infraestructura de almacenamiento - Estudios de Caso e Implementaciones Prácticas -- Ejemplos del mundo real de soluciones de almacenamiento optimizadas -- Lecciones aprendidas de implementaciones en la industria -- Tendencias futuras y tecnologías de almacenamiento para IA - Conclusión y Cierre del Curso -- Principales aspectos destacados del curso -- Revisión de las mejores prácticas para el almacenamiento en cargas de trabajo de IA -- Discusión abierta y sesión de preguntas y respuestas

Enseñado por

Etiquetas