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.
- 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
