Como projetos de inteligência artificial consomem grandes volumes

Índice:

• Por que projetos com IA consomem tantos dados?
• O ciclo vital para os dados em um projeto com IA
• A fase de treinamento e sua demanda por IOPS
• O papel do armazenamento all-flash em IA
• A importância da rede para o fluxo informacional
• Como um storage NAS centraliza os dados para IA
• Diferenças entre armazenamento para treino e inferência
• Riscos ao subestimar a infraestrutura de dados
• Planejando sua infraestrutura para o futuro

Muitos projetos com inteligência artificial começam com grande otimismo, mas frequentemente encontram uma barreira invisível. Essa barreira é a imensa necessidade por armazenamento e a velocidade para acesso aos dados.

O volume massivo em informações e a exigência por baixa latência criam gargalos significativos. Essa situação compromete cronogramas, aumenta custos e até invalida resultados.

Assim, entender como a inteligência artificial consome dados é o primeiro passo para construir uma infraestrutura que realmente funcione.

Por que projetos com IA consomem tantos dados?

Projetos com inteligência artificial consomem tantos dados porque os modelos aprendem por meio de padrões. Um volume maior e mais variado em informações aumenta a precisão, a capacidade de generalização e a confiabilidade nos resultados. Sem uma vasta quantidade em exemplos, um modelo raramente consegue distinguir nuances e tomar decisões corretas em cenários inéditos.

O processo começa com a ingestão e coleta, onde milhares ou milhões de arquivos brutos são acumulados. Em seguida, na etapa para pré-processamento, esses dados são limpos, rotulados e transformados, muitas vezes gerando cópias e aumentando ainda mais o espaço necessário. A fase de treinamento é a mais intensa, pois exige acesso rápido e repetido a todo o conjunto informacional para que o modelo ajuste seus parâmetros internos.

Além disso, a natureza dos dados também impacta o consumo. Arquivos não estruturados como imagens, vídeos e áudios ocupam um espaço exponencialmente maior que dados tabulares. Por exemplo, um único projeto para análise com imagens médicas pode facilmente gerar alguns petabytes em informações, um volume que sistemas convencionais não suportam.

O ciclo vital para os dados em um projeto com IA

Os dados em um ambiente com inteligência artificial nunca são estáticos. Eles possuem um ciclo vital complexo que começa na coleta, passa pelo processamento e treinamento, e termina no arquivamento. Cada uma dessas fases possui requisitos distintos para o armazenamento. A falha em gerenciar esse fluxo causa um crescimento caótico e custos imprevisíveis.

Durante o treinamento, os dados precisam estar em um armazenamento "quente", ou seja, um sistema all-flash com altíssima velocidade para acesso. Após o uso, esses mesmos dados e os modelos gerados podem ser movidos para um armazenamento "frio", mais lento e com um custo por terabyte menor. Essa prática otimiza o orçamento sem comprometer o desempenho onde ele é necessário.

Muitas empresas, no entanto, não implementam uma política para tiering. Como resultado, dados raramente acessados continuam em sistemas caros, enquanto informações críticas para novos treinamentos podem estar em locais lentos. Um planejamento adequado para o ciclo vital dos dados evita esse desperdício e acelera a inovação.

A fase de treinamento e sua demanda por IOPS

A etapa para treinamento do modelo é, sem dúvida, a mais exigente sobre a infraestrutura. Nesse processo, as GPUs, que são o cérebro da operação, precisam buscar inúmeros pequenos blocos com dados em altíssima velocidade. Essa dinâmica exige um número elevado em IOPS (operações de entrada e saída por segundo) e uma latência extremamente baixa.

Sistemas baseados em discos rígidos tradicionais (HDDs) quase sempre se tornam um grande gargalo nesse cenário. Um HDD oferece poucas centenas em IOPS, enquanto uma única GPU moderna consegue processar dados a uma taxa milhares de vezes superior. Quando o armazenamento não acompanha, a GPU fica ociosa aguardando os dados, o que representa um enorme desperdício em recursos computacionais caros.

Na prática, um armazenamento lento prolonga o tempo para treinamento em semanas ou até meses. Isso não apenas atrasa o projeto, mas também eleva o custo operacional com energia e manutenção. Portanto, a escolha do sistema para armazenamento impacta diretamente a viabilidade financeira do projeto.

O papel do armazenamento all-flash em IA

Para resolver o gargalo no treinamento, o armazenamento all-flash surge como a principal solução. Arrays compostos inteiramente por SSDs, especialmente com tecnologia NVMe, entregam o desempenho necessário para manter as GPUs alimentadas com dados continuamente. A diferença em performance é notável.

Enquanto um disco rígido SAS tem dificuldade para superar 500 IOPS, um único SSD NVMe alcança mais de um milhão em IOPS. Essa capacidade para acesso aleatório e a latência na casa dos microssegundos eliminam a espera por dados. Por isso, os ciclos para treinamento são drasticamente reduzidos.

Embora o custo por terabyte em um sistema all-flash seja maior, seu custo total para propriedade (TCO) frequentemente se mostra inferior. Projetos que terminam mais rápido liberam recursos computacionais para outras tarefas. Além disso, a eficiência energética dos SSDs também contribui para a economia em longo prazo.

A importância da rede para o fluxo informacional

Um armazenamento rápido é inútil sem uma rede capaz de transportar os dados na mesma velocidade. Em projetos com IA, uma conexão de rede com 1GbE é completamente inadequada e cria um novo gargalo, mesmo com o melhor sistema all-flash. O fluxo informacional precisa de uma via expressa, não uma estrada vicinal.

Infraestruturas modernas para inteligência artificial demandam redes com 25GbE, 50GbE ou até 100GbE. Essas tecnologias asseguram que os dados saiam do storage e cheguem aos servidores com GPUs sem qualquer tipo de espera. O balanceamento entre a velocidade do armazenamento e a capacidade da rede é fundamental para o sucesso.

Muitos administradores focam apenas no servidor e no storage, mas esquecem a conexão entre eles. Em nossa experiência, a atualização da infraestrutura de rede frequentemente produz um dos maiores ganhos em desempenho para todo o pipeline de IA. É um investimento com retorno direto na produtividade.

Como um storage NAS centraliza os dados para IA

Utilizar o armazenamento local em cada servidor com GPU gera silos informacionais, dificulta a colaboração e torna a gestão um pesadelo. Cada máquina possui uma cópia diferente do dataset, o que leva a inconsistências e problemas para controle de versão. A solução para essa desorganização é centralizar os dados.

Um storage NAS de alto desempenho atua como uma fonte única para a verdade, onde todos os servidores acessam o mesmo conjunto de dados. Essa arquitetura simplifica enormemente a administração. Além disso, ela facilita a implementação de políticas para segurança, controle de acesso e governança, requisitos essenciais em ambientes corporativos.

Com os dados centralizados em um equipamento, rotinas de backup e snapshots se tornam mais simples e confiáveis. Em caso de falha ou ataque por ransomware, é possível restaurar todo o ambiente a partir de um único ponto, garantindo a continuidade do negócio e a integridade dos projetos.

Diferenças entre armazenamento para treino e inferência

É importante distinguir as necessidades de armazenamento para cada fase do projeto. O treinamento, como vimos, exige altíssimo throughput e IOPS para processar grandes volumes com dados. A inferência, por outro lado, possui uma demanda diferente e frequentemente mais simples.

A inferência ocorre quando o modelo já treinado é usado para fazer previsões em produção. Geralmente, ela envolve consultas pequenas e rápidas. Aqui, a baixa latência é mais importante que a taxa de transferência massiva. Um usuário que espera uma recomendação em um site precisa de uma resposta em milissegundos.

Por isso, a arquitetura de armazenamento para inferência pode ser mais simples e com um custo menor. Muitas vezes, um conjunto menor de SSDs ou até mesmo um cache bem configurado é suficiente. Separar essas duas cargas de trabalho permite otimizar a infraestrutura e o orçamento de forma inteligente.

Riscos ao subestimar a infraestrutura de dados

Subestimar a demanda por armazenamento em projetos de IA acarreta consequências severas. O risco mais imediato é o atraso. Projetos que deveriam levar meses acabam se arrastando por anos, consumindo o orçamento e a paciência das equipes. A ineficiência no uso dos recursos computacionais também gera custos inesperados.

Outro perigo é a imprecisão dos modelos. Um armazenamento lento ou mal gerenciado pode forçar as equipes a trabalharem com amostras de dados menores ou desatualizadas. Modelos treinados com informações incompletas ou de baixa qualidade produzem resultados ruins, que por sua vez levam a decisões de negócio equivocadas.

Por fim, a falta de uma estratégia para armazenamento expõe a empresa a perdas de dados. Sem um sistema centralizado com backups e snapshots, um simples erro humano ou uma falha de hardware pode destruir meses de trabalho. A proteção dos dados é tão importante quanto o seu processamento.

Planejando sua infraestrutura para o futuro

O planejamento correto da infraestrutura começa com uma avaliação detalhada dos seus dados. É preciso entender os tipos, o volume e a velocidade com que eles são gerados e acessados. Com essa análise, é possível desenhar uma arquitetura que atenda às necessidades atuais e que também seja escalável para o futuro.

A adoção de uma arquitetura modular é quase sempre a melhor abordagem. Soluções de armazenamento modernas permitem começar com uma configuração inicial e expandir a capacidade ou o desempenho conforme a demanda cresce. Isso evita um investimento inicial excessivo e protege o orçamento.

Um storage NAS robusto, por exemplo, que combine baias para SSDs NVMe e HDDs SAS, junto a portas de rede com 25GbE, oferece um equilíbrio ideal. Ele suporta o treinamento intensivo em cache rápido e, ao mesmo tempo, armazena grandes volumes com dados em um tier mais econômico. Para empresas que buscam escalar seus projetos de IA com segurança e eficiência, essa é a resposta.