سٹوریج کو ماڈل ٹریننگ میں کلیدی رکاوٹ نہ بننے دیں۔

یہ کہا جاتا ہے کہ ٹیکنالوجی کمپنیاں یا تو GPUs کی تلاش میں ہیں یا انہیں حاصل کرنے کے راستے پر ہیں۔اپریل میں، ٹیسلا کے سی ای او ایلون مسک نے 10,000 GPU خریدے اور بتایا کہ کمپنی NVIDIA سے GPUs کی ایک بڑی مقدار خریدتی رہے گی۔انٹرپرائز کی طرف سے، آئی ٹی کے اہلکار بھی اس بات کو یقینی بنانے کے لیے سخت محنت کر رہے ہیں کہ GPUs کو سرمایہ کاری پر زیادہ سے زیادہ واپسی کے لیے مسلسل استعمال کیا جائے۔تاہم، کچھ کمپنیاں محسوس کر سکتی ہیں کہ GPUs کی تعداد میں اضافے کے دوران، GPU کی سستی زیادہ شدید ہو جاتی ہے۔

اگر تاریخ نے ہمیں ہائی پرفارمنس کمپیوٹنگ (HPC) کے بارے میں کچھ سکھایا ہے، تو وہ یہ ہے کہ کمپیوٹنگ پر بہت زیادہ توجہ مرکوز کرنے کی قیمت پر اسٹوریج اور نیٹ ورکنگ کو قربان نہیں کیا جانا چاہیے۔اگر سٹوریج مؤثر طریقے سے ڈیٹا کو کمپیوٹنگ یونٹس میں منتقل نہیں کر سکتا، یہاں تک کہ اگر آپ کے پاس دنیا میں سب سے زیادہ GPUs ہیں، تو آپ زیادہ سے زیادہ کارکردگی حاصل نہیں کر پائیں گے۔

سمال ورلڈ بگ ڈیٹا کے تجزیہ کار مائیک میچیٹ کے مطابق، چھوٹے ماڈلز کو میموری (RAM) میں استعمال کیا جا سکتا ہے، جس سے کمپیوٹنگ پر زیادہ توجہ دی جا سکتی ہے۔تاہم، اربوں نوڈس والے ChatGPT جیسے بڑے ماڈلز کو زیادہ قیمت کی وجہ سے میموری میں محفوظ نہیں کیا جا سکتا۔

میچیٹ کا کہنا ہے کہ "آپ اربوں نوڈس کو میموری میں فٹ نہیں کر سکتے، لہذا اسٹوریج اور بھی اہم ہو جاتا ہے۔"بدقسمتی سے، منصوبہ بندی کے عمل کے دوران ڈیٹا اسٹوریج کو اکثر نظر انداز کیا جاتا ہے۔

عام طور پر، استعمال کے معاملے سے قطع نظر، ماڈل ٹریننگ کے عمل میں چار عام نکات ہیں:

1. ماڈل ٹریننگ
2. انفرنس ایپلی کیشن
3. ڈیٹا اسٹوریج
4. تیز رفتار کمپیوٹنگ

ماڈلز بناتے اور ان کی تعیناتی کرتے وقت، زیادہ تر تقاضے ماڈل ٹریننگ شروع کرنے کے لیے فوری ثبوت کے تصور (POC) یا جانچ کے ماحول کو ترجیح دیتے ہیں، جس میں ڈیٹا ذخیرہ کرنے کی ضرورتوں کو سرفہرست خیال نہیں کیا جاتا ہے۔

تاہم، چیلنج اس حقیقت میں ہے کہ تربیت یا تخمینہ کی تعیناتی مہینوں یا سالوں تک جاری رہ سکتی ہے۔بہت سی کمپنیاں اس وقت کے دوران اپنے ماڈل کے سائز کو تیزی سے بڑھاتی ہیں، اور بڑھتے ہوئے ماڈلز اور ڈیٹا سیٹس کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے انفراسٹرکچر کو بڑھانا چاہیے۔

لاکھوں ایم ایل ٹریننگ ورک بوجھ پر گوگل کی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ ٹریننگ کا اوسطاً 30% وقت ان پٹ ڈیٹا پائپ لائن پر صرف ہوتا ہے۔اگرچہ ماضی کی تحقیق نے تربیت کو تیز کرنے کے لیے GPUs کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کی ہے، لیکن ڈیٹا پائپ لائن کے مختلف حصوں کو بہتر بنانے میں اب بھی بہت سے چیلنجز باقی ہیں۔جب آپ کے پاس اہم کمپیوٹیشنل طاقت ہوتی ہے، تو اصل رکاوٹ بن جاتی ہے کہ آپ نتائج حاصل کرنے کے لیے کتنی جلدی ڈیٹا کو کمپیوٹیشن میں فیڈ کر سکتے ہیں۔

خاص طور پر، ڈیٹا سٹوریج اور مینجمنٹ میں چیلنجز کے لیے ڈیٹا کی ترقی کے لیے منصوبہ بندی کی ضرورت ہوتی ہے، جس سے آپ ڈیٹا کی قدر کو مسلسل نکال سکتے ہیں جب آپ ترقی کرتے ہیں، خاص طور پر جب آپ زیادہ جدید استعمال کے معاملات جیسے ڈیپ لرننگ اور نیورل نیٹ ورکس میں قدم رکھتے ہیں، جس کی زیادہ مانگ ہوتی ہے۔ صلاحیت، کارکردگی، اور توسیع پذیری کے لحاظ سے ذخیرہ۔

خاص طور پر:

توسیع پذیری
مشین لرننگ کے لیے ڈیٹا کی وسیع مقدار کو سنبھالنے کی ضرورت ہوتی ہے، اور جیسے جیسے ڈیٹا کا حجم بڑھتا ہے، ماڈلز کی درستگی بھی بہتر ہوتی ہے۔اس کا مطلب یہ ہے کہ کاروبار کو ہر روز مزید ڈیٹا اکٹھا اور ذخیرہ کرنا چاہیے۔جب سٹوریج کو پیمانہ نہیں کیا جا سکتا، تو ڈیٹا پر مشتمل کام کا بوجھ رکاوٹیں پیدا کرتا ہے، کارکردگی کو محدود کرتا ہے اور اس کے نتیجے میں مہنگا GPU بیکار وقت ہوتا ہے۔

لچک
ایک سے زیادہ پروٹوکولز (بشمول این ایف ایس، ایس ایم بی، ایچ ٹی ٹی پی، ایف ٹی پی، ایچ ڈی ایف ایس، اور ایس3) کے لیے لچکدار سپورٹ مختلف نظاموں کی ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ضروری ہے، بجائے اس کے کہ کسی ایک قسم کے ماحول تک محدود رہے۔

تاخیر
I/O لیٹنسی ماڈلز بنانے اور استعمال کرنے کے لیے اہم ہے کیونکہ ڈیٹا کو کئی بار پڑھا اور پڑھا جاتا ہے۔I/O تاخیر کو کم کرنے سے ماڈلز کی تربیت کا وقت دنوں یا مہینوں تک کم ہو سکتا ہے۔تیز تر ماڈل کی ترقی براہ راست زیادہ کاروباری فوائد کا ترجمہ کرتی ہے۔

تھرو پٹ
سٹوریج سسٹمز کا تھرو پٹ موثر ماڈل ٹریننگ کے لیے اہم ہے۔تربیتی عمل میں بڑی مقدار میں ڈیٹا شامل ہوتا ہے، عام طور پر فی گھنٹہ ٹیرا بائٹس میں۔

متوازی رسائی
اعلی تھرو پٹ حاصل کرنے کے لیے، تربیتی ماڈل سرگرمیوں کو متعدد متوازی کاموں میں تقسیم کرتے ہیں۔اس کا اکثر مطلب یہ ہوتا ہے کہ مشین لرننگ الگورتھم ایک ہی وقت میں متعدد پروسیس (ممکنہ طور پر متعدد فزیکل سرورز پر) سے ایک ہی فائلوں تک رسائی حاصل کرتے ہیں۔اسٹوریج سسٹم کو کارکردگی پر سمجھوتہ کیے بغیر ہم آہنگی کے مطالبات کو ہینڈل کرنا چاہیے۔

کم لیٹنسی، ہائی تھرو پٹ، اور بڑے پیمانے پر متوازی I/O میں اپنی شاندار صلاحیتوں کے ساتھ، Dell PowerScale GPU- ایکسلریٹڈ کمپیوٹنگ کے لیے ایک مثالی اسٹوریج کی تکمیل ہے۔پاور سکیل ان تجزیہ ماڈلز کے لیے درکار وقت کو مؤثر طریقے سے کم کرتا ہے جو ملٹی ٹیرا بائٹ ڈیٹا سیٹس کی تربیت اور جانچ کرتے ہیں۔پاور اسکیل آل فلیش اسٹوریج میں، بینڈوتھ 18 گنا بڑھ جاتی ہے، جس سے I/O رکاوٹیں ختم ہوتی ہیں، اور بڑی مقدار میں غیر ساختہ ڈیٹا کی قدر کو تیز اور غیر مقفل کرنے کے لیے موجودہ Isilon کلسٹرز میں شامل کیا جا سکتا ہے۔

مزید برآں، پاور سکیل کی ملٹی پروٹوکول تک رسائی کی صلاحیتیں کام کے بوجھ کو چلانے کے لیے لامحدود لچک فراہم کرتی ہیں، جس سے ڈیٹا کو ایک پروٹوکول کا استعمال کرتے ہوئے ذخیرہ کیا جا سکتا ہے اور دوسرے پروٹوکول کے ذریعے رسائی حاصل کی جا سکتی ہے۔خاص طور پر، پاور سکیل پلیٹ فارم کی طاقتور خصوصیات، لچک، اسکیل ایبلٹی، اور انٹرپرائز گریڈ کی فعالیت درج ذیل چیلنجوں سے نمٹنے میں مدد کرتی ہے۔

- ماڈل ٹریننگ سائیکل کو کم کرتے ہوئے اختراع کو 2.7 گنا تک تیز کریں۔

- I/O کی رکاوٹوں کو ختم کریں اور تیز تر ماڈل ٹریننگ اور توثیق، بہتر ماڈل کی درستگی، بہتر ڈیٹا سائنس کی پیداواری صلاحیت، اور انٹرپرائز گریڈ کی خصوصیات، اعلی کارکردگی، ہم آہنگی، اور اسکیل ایبلٹی کا فائدہ اٹھا کر کمپیوٹنگ سرمایہ کاری پر زیادہ سے زیادہ منافع فراہم کریں۔ایک ہی کلسٹر میں 119 PB تک مؤثر ذخیرہ کرنے کی گنجائش کا فائدہ اٹھا کر گہرے، اعلیٰ ریزولوشن ڈیٹاسیٹس کے ساتھ ماڈل کی درستگی کو بہتر بنائیں۔

- چھوٹے اور آزادانہ طور پر کمپیوٹ اور سٹوریج کی پیمائش شروع کرکے، مضبوط ڈیٹا تحفظ اور حفاظتی اختیارات فراہم کرکے پیمانے پر تعیناتی حاصل کریں۔

- تیز، کم خطرے والی تعیناتیوں کے لیے جگہ جگہ تجزیات اور پہلے سے تصدیق شدہ حل کے ساتھ ڈیٹا سائنس کی پیداواری صلاحیت کو بہتر بنائیں۔

- بہترین نسل کی ٹیکنالوجیز پر مبنی ثابت شدہ ڈیزائن کا فائدہ اٹھانا، بشمول NVIDIA GPU ایکسلریشن اور NVIDIA DGX سسٹمز کے ساتھ ریفرنس آرکیٹیکچرز۔پاور سکیل کی اعلی کارکردگی اور ہم آہنگی مشین لرننگ کے ہر مرحلے پر ڈیٹا کے حصول اور تیاری سے لے کر ماڈل ٹریننگ اور انفرنس تک اسٹوریج کی کارکردگی کی ضروریات کو پورا کرتی ہے۔OneFS آپریٹنگ سسٹم کے ساتھ، تمام نوڈس بغیر کسی رکاوٹ کے ایک ہی OneFS سے چلنے والے کلسٹر کے اندر کام کر سکتے ہیں، جس میں پرفارمنس مینجمنٹ، ڈیٹا مینجمنٹ، سیکیورٹی، اور ڈیٹا پروٹیکشن جیسی انٹرپرائز لیول کی خصوصیات شامل ہیں، جس سے ماڈل ٹریننگ کی تیزی سے تکمیل اور کاروبار کے لیے توثیق ہو سکتی ہے۔