Como armazenar dados de treinamento e inferência de IA

Índice:

• Como o armazenamento afeta projetos com IA?
• As demandas por dados em treinamento
• A necessidade por velocidade na inferência
• Object storage como base para data lakes
• A escolha entre SSDs e HDDs ainda importa?
• A infraestrutura de rede para dados massivos
• Nuvem ou local para sua infraestrutura?
• Um NAS moderno como solução unificada

A expansão da inteligência artificial impulsiona uma demanda sem precedentes por capacidade computacional. Muitos projetos investem pesado em GPUs caras, mas frequentemente subestimam um componente vital para o sucesso. Um armazenamento lento ou mal configurado transforma esses investimentos em gargalos caros e ineficientes.

O desempenho dos modelos para IA depende diretamente da velocidade com que os dados são lidos e processados. Se o sistema de armazenamento não consegue alimentar as GPUs com a rapidez necessária, todo o pipeline para e o tempo para treinamento aumenta drasticamente. Isso também eleva os custos operacionais e atrasa a entrega dos resultados.

Assim, a escolha da infraestrutura correta para armazenamento não é um detalhe técnico, mas um fator estratégico. Uma arquitetura bem planejada acelera o desenvolvimento, otimiza o uso dos recursos e viabiliza a implantação ágil dos modelos em produção.

Como o armazenamento afeta projetos com IA?

O tipo de armazenamento impacta diretamente o desempenho, o custo e a viabilidade dos projetos com inteligência artificial. Uma solução inadequada quase sempre resulta em longas esperas durante o treinamento e latência alta na inferência, comprometendo a eficácia dos modelos. Por isso, as necessidades para cada fase do ciclo de vida da IA são bastante distintas e exigem abordagens diferentes.

A fase de treinamento envolve processar enormes volumes de dados, muitas vezes na casa dos terabytes ou petabytes. Aqui, a prioridade é o alto throughput, ou seja, a capacidade para ler grandes arquivos sequenciais em alta velocidade. Por outro lado, a fase de inferência precisa de respostas rápidas para consultas pontuais, o que exige baixa latência e um número elevado de IOPS para operações com pequenos arquivos.

Muitas empresas falham ao usar uma única solução para ambas as tarefas. Um sistema otimizado para throughput raramente oferece a latência mínima necessária para inferência em tempo real. Da mesma forma, uma solução focada em baixa latência pode ter um custo proibitivo para armazenar os vastos datasets para treinamento.

As demandas por dados em treinamento

O treinamento dos modelos de IA é um processo intensivo que consome enormes conjuntos com dados. Frequentemente, os algoritmos precisam acessar milhões de imagens, textos ou arquivos de áudio repetidas vezes. Por isso, a principal exigência para o armazenamento nessa etapa é a alta taxa de transferência para alimentar as GPUs sem interrupções.

Sistemas de armazenamento em rede (NAS) do tipo scale-out são uma escolha comum para essa finalidade. Eles usam múltiplos nós que trabalham em paralelo, por isso entregam um throughput agregado muito superior às soluções tradicionais. Protocolos como o NFS sobre redes Ethernet de 25 Gb/s ou 100 Gb/s garantem que os dados fluam rapidamente entre o storage e os servidores computacionais.

Além disso, o uso de caches com SSDs NVMe dentro do sistema de armazenamento acelera o acesso aos dados mais quentes. Essa abordagem híbrida equilibra custo e desempenho. Ela mantém a maior parte dos dados em HDDs mais baratos e usa a memória flash para os arquivos acessados com maior frequência, o que otimiza o custo total por terabyte.

A necessidade por velocidade na inferência

Quando um modelo de IA está em produção, sua função é fornecer respostas rápidas a partir de novas entradas. Esse processo é conhecido como inferência. Pense em um sistema para reconhecimento facial ou em um assistente virtual. Nesses casos, a velocidade da resposta é fundamental para a experiência do usuário, por isso a baixa latência se torna o requisito mais importante.

Para essa tarefa, os sistemas all-flash são a escolha ideal. Esses equipamentos usam exclusivamente SSDs, geralmente com a tecnologia NVMe, que oferece latências muito menores em comparação com os HDDs ou mesmo com os SSDs SATA. A arquitetura NVMe foi projetada para explorar o paralelismo das memórias flash, o que resulta em um número muito maior de operações por segundo (IOPS).

Algumas arquiteturas ainda utilizam armazenamento local nos próprios servidores de inferência para eliminar qualquer latência da rede. No entanto, essa abordagem dificulta o gerenciamento e a escalabilidade. Por isso, soluções como NVMe-oF (NVMe over Fabrics) surgiram para estender os benefícios do NVMe através da rede com uma penalidade mínima de latência.

Object storage como base para data lakes

Com o crescimento exponencial dos dados não estruturados, o object storage se consolidou como a base para a construção de data lakes. Diferente dos sistemas de arquivos tradicionais, o armazenamento por objetos trata cada arquivo como um objeto único. Ele acompanha metadados ricos e um identificador global, o que simplifica muito a gestão em larga escala.

A principal vantagem do object storage é sua escalabilidade quase infinita. Sistemas baseados no protocolo S3, popularizado pela Amazon AWS, permitem adicionar novos nós sem qualquer interrupção. Isso os torna perfeitos para armazenar os datasets brutos que alimentarão os pipelines de treinamento. Sua estrutura plana também facilita a busca e a catalogação dos dados.

No entanto, o object storage nativo geralmente apresenta uma latência maior em comparação com sistemas de arquivos ou blocos. Por essa razão, ele é mais adequado para o arquivamento e a ingestão dos dados. Frequentemente, os dados são movidos do data lake em object storage para um sistema de arquivos de alto desempenho antes do início do treinamento.

A escolha entre SSDs e HDDs ainda importa?

Com a popularização dos SSDs, alguns podem pensar que os discos rígidos (HDDs) se tornaram obsoletos. A verdade é que ambos ainda têm seu lugar em uma estratégia de armazenamento inteligente para IA. A decisão entre eles se resume a um balanço entre desempenho, capacidade e custo. Nenhuma tecnologia sozinha resolve todos os problemas.

Os SSDs, especialmente os modelos NVMe, são imbatíveis em desempenho. Eles oferecem IOPS e taxas de transferência muito superiores, além de latência na casa dos microssegundos. Por isso, são indispensáveis para as cargas de trabalho mais exigentes, como o armazenamento primário para treinamento e para toda a camada de inferência.

Por outro lado, os HDDs continuam a oferecer o menor custo por terabyte. Para armazenar os grandes volumes de dados brutos ou para arquivamento a longo prazo, eles permanecem a opção mais econômica. Em muitos cenários, uma arquitetura de tiering automático, que move os dados entre camadas de SSDs e HDDs conforme a frequência de uso, representa a melhor solução.

A infraestrutura de rede para dados massivos

Uma infraestrutura de armazenamento de alto desempenho é inútil sem uma rede capaz de suportar o tráfego gerado. Em ambientes de IA, onde terabytes de dados se movem constantemente entre o storage e os servidores com GPUs, a rede pode se tornar o principal gargalo. Por isso, investir em conectividade de alta velocidade é tão importante quanto escolher os discos certos.

Redes Ethernet de 1 Gb/s, comuns em muitos escritórios, são completamente inadequadas para essas cargas de trabalho. O padrão mínimo hoje para um ambiente de IA sério é uma rede de 10 Gb/s. No entanto, para obter o máximo dos sistemas all-flash e das GPUs modernas, redes de 25 Gb/s, 40 Gb/s ou até 100 Gb/s são frequentemente necessárias.

Além da largura de banda, tecnologias como RDMA (Remote Direct Memory Access) também desempenham um papel importante. O RDMA permite que um servidor acesse a memória de outro servidor diretamente, sem envolver o sistema operacional. Isso reduz drasticamente a latência da rede e libera ciclos da CPU, o que otimiza a comunicação entre os nós de computação e o armazenamento.

Nuvem ou local para sua infraestrutura?

A decisão entre construir uma infraestrutura local (on-premises) ou usar os serviços de um provedor de nuvem pública é complexa. Ambas as abordagens têm vantagens e desvantagens claras, e a melhor escolha depende do tamanho do projeto, do orçamento, da equipe técnica e dos requisitos de segurança.

A nuvem oferece uma flexibilidade incomparável. É possível provisionar dezenas de GPUs e petabytes de armazenamento em minutos, pagando apenas pelo uso. Essa elasticidade é ideal para projetos com demandas variáveis ou para empresas que estão apenas começando sua jornada com IA. Além disso, os provedores de nuvem cuidam de toda a manutenção da infraestrutura.

Por outro lado, os custos na nuvem podem escalar rapidamente, especialmente para cargas de trabalho que rodam 24/7. Uma infraestrutura local, apesar do alto investimento inicial em hardware, pode ter um custo total de propriedade menor a longo prazo. Ela também oferece maior controle sobre a segurança dos dados e o desempenho da rede, fatores críticos para algumas indústrias.

Um NAS moderno como solução unificada

Para muitas empresas de pequeno e médio porte, ou para laboratórios de pesquisa, montar múltiplas soluções de armazenamento especializadas pode ser complexo e caro. Nessas situações, um servidor NAS moderno e de alto desempenho surge como uma alternativa versátil e com excelente custo-benefício. Esses equipamentos evoluíram muito nos últimos anos.

Atualmente, um storage NAS avançado pode combinar múltiplas tecnologias em um único chassi. Ele pode suportar baias para SSDs NVMe e HDDs SATA/SAS, o que permite a criação de pools de armazenamento híbridos com tiering automático. Muitos modelos também incluem portas de rede de 10 Gb/s ou 25 Gb/s como padrão, além de slots PCIe para expansão futura.

Com a capacidade para servir dados através de múltiplos protocolos como NFS, SMB e iSCSI, um único NAS pode atender tanto às necessidades de throughput para treinamento quanto aos requisitos de baixa latência para inferência, especialmente em projetos de menor escala. Para muitas organizações, essa abordagem unificada é a resposta mais pragmática para os desafios de armazenamento em projetos com IA.