Optimisation des solutions de stockage pour les charges de travail IA - Infrastructure de données et performance

Aperçu

Découvrez comment optimiser les charges de travail de l'IA avec des SSD QLC à haute densité et TLC Gen 5, en vous concentrant sur la sélection de l'architecture de stockage pour les différentes phases du pipeline, depuis l'ingestion des données jusqu'à l'archivage, pour une utilisation maximale des GPU.

Programme

- Introduction aux charges de travail de l'IA et solutions de stockage -- Aperçu des charges de travail de l'IA et des étapes de traitement des données -- Importance des solutions de stockage dans l'optimisation des performances de l'IA - Comprendre les types et technologies de SSD -- Principes de base de la technologie SSD -- Différences entre les SSD QLC et TLC -- Caractéristiques et indicateurs de performance des SSD Gen 5 TLC - Optimisation du pipeline d'ingestion de données -- Importance d'une ingestion de données efficace -- Sélection d'architectures de stockage adaptées pour une ingestion de données à haute vitesse -- Études de cas : exemples concrets de pipelines d'ingestion optimisés - Solutions de stockage pour le prétraitement des données -- Identifier les besoins de stockage pour le prétraitement -- Tirer parti des SSD QLC et TLC pour un prétraitement optimal -- Équilibrer le coût-efficacité avec la performance - Maximiser l'utilisation des GPU grâce à un placement efficace des données -- Stratégies de stockage des données pour améliorer les performances GPU -- Techniques de mise en mémoire tampon et de mise en cache -- Méthodes de mise en scène et de streaming des données - Gestion des données intermédiaires et des résultats -- Architecture de stockage pour les ensembles de données intermédiaires -- Utilisation de NVMe pour un accès rapide aux données temporaires -- Intégration avec les ressources de calcul pour un traitement homogène - Considérations de stockage pour l'entraînement des modèles d'IA -- Exigences en matière de débit de stockage pendant l'entraînement des modèles -- Impact de la latence de stockage sur les temps d'entraînement -- Optimisation des configurations SSD pour les flux de travail d'entraînement - Stratégies de stockage à long terme et d'archivage -- Bonnes pratiques pour l'archivage des données dans les charges de travail de l'IA -- Rôle des SSD QLC dans l'archivage à grande échelle et économique -- Stratégies de gestion du cycle de vie des données - Surveillance et optimisation des performances -- Outils et techniques pour surveiller les performances de stockage -- Identifier les goulets d'étranglement et les opportunités d'optimisation -- Pratiques d'amélioration continue pour l'infrastructure de stockage - Études de cas et mises en œuvre pratiques -- Exemples concrets de solutions de stockage optimisées -- Leçons tirées des mises en œuvre dans l'industrie -- Tendances et technologies futures dans le stockage pour l'IA - Conclusion et récapitulatif du cours -- Principaux enseignements du cours -- Revue des meilleures pratiques pour le stockage dans les charges de travail de l'IA -- Discussion ouverte et session de questions-réponses

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