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.
- 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
