UNESTECH × DeepSeek: высокоэффективное хранилище для развертывания крупных моделей искусственного интеллекта

Быстрое развитие генеративного ИИ в последние годы открыло огромный инновационный потенциал для научно-исследовательских институтов, разработчиков предприятий и стартапов в области ИИ. DeepSeek, ведущая новая платформа для крупных моделей в Китае, известная своими исключительными возможностями инференции и стратегией открытых моделей, стала предпочтительным выбором для многих разработчиков ИИ. В рамках этой технологической волны частое развертывание моделей и обработка огромных наборов данных для обучения ставят перед базовой инфраструктурой хранения беспрецедентные задачи: требуются более гибкие механизмы замены хранилищ, более высокая плотность хранения, улучшенная производительность охлаждения и оптимизированные процедуры обновления и обслуживания.

Являясь инноватором в области решений для хранения данных, UNESTECH использует свой специализированный технический опыт для обеспечения оптимальной поддержки хранения данных для устройства DeepSeek All-in-One, совместно предоставляя эффективное, надежное, компактное и простое в обслуживании решение.

Углубленный анализ проблем хранения данных в эпоху искусственного интеллекта

Устройство DeepSeek All-in-One, интегрированная вычислительная система искусственного интеллекта, специально разработанная для развертывания крупных моделей, сочетает в себе вычислительное оборудование, службы моделей и программное обеспечение для оперативного управления. В практическом применении разработчики часто сталкиваются со следующими основными проблемами:

• Частые итерации моделей: требуют постоянного обновления файлов весов, параметров конфигурации и наборов данных для обучения.
• Огромная нагрузка на пропускную способность данных: обучающие образцы и векторные базы данных часто достигают терабайтных масштабов, что требует поддержки высокоскоростного чтения/записи.
• Потребности в развертывании в нескольких средах: миграция данных между различными серверными комнатами и системами стала обычным явлением.
• Неудобная замена хранилища: традиционные конструкции шасси часто не имеют возможности «горячей» замены, что требует выключения и разборки системы при каждой замене диска.

Эти проблемы подчеркивают критическую важность эффективных и масштабируемых решений для хранения данных для стабильной работы устройств AI All-in-One.

Инновационное решение для хранения данных от UNESTECH

UNESTECH, специализированный бренд в области мобильных корпусов для жестких дисков промышленного класса, предлагает серию продуктов, совместимых с вычислительными платформами корпоративного уровня и искусственного интеллекта. Цельнометаллическая конструкция, высоконадежный механизм лотков, возможность «горячей» замены и совместимость с несколькими интерфейсами обеспечивают превосходную технологическую поддержку для развертывания моделей искусственного интеллекта.

Основные преимущества продукта:

• ST9314U4: Поддерживает 4 SSD-накопителя U.2/U.3 NVMe, обеспечивая пропускную способность до 64 Гбит/с через один канал PCIe x16.
• Замена съемных лотков для накопителей: позволяет менять обучающие данные или обновлять веса без прерывания работы системы.
• Исключительная тепловая производительность: оснащен активными вентиляторами охлаждения и металлическим корпусом, что обеспечивает длительную стабильную работу даже в условиях высокой нагрузки при обучении.

Решение UNESTECH для мобильных стоек с жесткими дисками и продемонстрированные результаты

• Устранение узких мест с помощью экстремальной пропускной способности: развертывание решения для мобильных стоек с 6 отсеками PCIe 4.0 NVMe позволяет использовать высокоскоростные характеристики передачи данных шины PCIe 4.0. Одна несущая плата может обеспечить пиковую пропускную способность 64 Гбит/с (8 ГБ/с) в сочетании с преимуществами NVMe SSD с низкой задержкой. Эта конфигурация сократила время загрузки набора данных объемом 200 ТБ с 6 часов до 40 минут, что на 89 % повысило эффективность загрузки и снизило долю времени ожидания данных в рабочих процессах моделирования до менее 5 %.
• Решение проблемы конфликтов ввода-вывода с помощью зонированного хранилища: назначение независимого лотка для жестких дисков для каждого набора параметров (например, климат, океан, экология) в зависимости от типа модели и использование технологии разветвления линий PCIe для обеспечения параллельных операций чтения/записи на нескольких лотках позволило увеличить общий показатель IOPS системы в 4 раза. Время ожидания в очереди вычислительных задач сократилось с более чем 2 часов до менее чем 24 минут, что позволило нескольким командам одновременно проводить симуляционные расчеты для разных проектов и повысить эффективность совместной работы на 75%.
• Обеспечение непрерывных вычислений с помощью расширения с возможностью «горячей» замены: благодаря использованию встроенной функции «горячей» замены в мобильном корпусе стойки, добавление нового хранилища может выполняться без простоев. Предварительно настроенные лотки для дисков вставляются напрямую, а динамическое расширение емкости обрабатывается RAID-контроллером, что занимает всего около 5 минут. Это увеличило годовой коэффициент эффективного использования кластера с 65% до 92%, добавив примерно 1200 часов ценного вычислительного времени в год, что эквивалентно выполнению задач моделирования для 8-10 дополнительных проектов раньше срока.
• Защита исследовательских данных с помощью аппаратного резервирования: Мобильный корпус стойки оснащен встроенной аппаратной функцией RAID 0+1. Эта комбинация «чередования + зеркалирования» сохраняет высокую скорость чтения/записи RAID 0, обеспечивая при этом избыточность данных за счет зеркалирования двух дисков. Практические испытания подтвердили, что такая конфигурация повышает надежность критически важных исследовательских данных до 99,999%, эффективно устраняя риск потери данных из-за сбоя жесткого диска во время симуляций.