تفاوت AI Inference Storage و AI Training Storage چیست؟

مقدمه

هوش مصنوعی فقط به GPU و پردازنده‌های قدرتمند وابسته نیست. هر مدل هوش مصنوعی برای آموزش، ذخیره‌سازی داده، تولید Checkpoint، پردازش Dataset و در نهایت اجرای مدل به یک زیرساخت Storage مناسب نیاز دارد. در پروژه‌های بزرگ، اگر Storage نتواند داده را با سرعت موردنیاز در اختیار GPU قرار دهد، حتی قدرتمندترین GPUها نیز نمی‌توانند با ظرفیت کامل خود کار کنند.

نکته مهم این است که Storage موردنیاز برای آموزش مدل هوش مصنوعی (AI Training) با Storage موردنیاز برای اجرای مدل و پاسخ‌گویی به درخواست کاربران (AI Inference) یکسان نیست.

در Training، حجم عظیمی از Datasetها به‌صورت مکرر خوانده می‌شوند و چندین GPU به‌صورت هم‌زمان به داده‌ها دسترسی دارند. در Inference، تمرکز بیشتر روی Latency پایین، پاسخ‌گویی سریع و دسترسی هم‌زمان تعداد زیادی کاربر یا Application است.

بنابراین طراحی Storage برای این دو محیط باید بر اساس نوع Workload انجام شود.

AI Training Storage چیست؟

AI Training Storage زیرساخت ذخیره‌سازی مورد استفاده برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی است.

در مرحله Training، مدل به حجم زیادی از داده نیاز دارد. این داده‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• تصاویر
• ویدئو
• فایل‌های صوتی
• اسناد متنی
• Datasetهای علمی
• داده‌های سنسورها
• داده‌های ساختاریافته
• داده‌های تولیدشده توسط سیستم‌های سازمانی

برای مثال، هنگام آموزش یک مدل بینایی ماشین، هزاران یا میلیون‌ها تصویر باید به‌صورت مداوم از Storage خوانده و در اختیار GPUها قرار گیرد.

بنابراین یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های Training Storage، Throughput بسیار بالا است.

 

چرا Training به Storage بسیار سریع نیاز دارد؟

فرض کنید یک سرور دارای 8 GPU قدرتمند باشد. اگر هر GPU برای ادامه پردازش نیازمند دریافت حجم زیادی داده باشد اما Storage نتواند داده‌ها را با سرعت کافی ارسال کند، GPUها بخشی از زمان خود را در حالت انتظار سپری خواهند کرد.

در این شرایط، مشکل از GPU نیست؛ بلکه Storage تبدیل به Bottleneck شده است.

به همین دلیل در معماری‌های AI مدرن، مسیر زیر باید به‌صورت متوازن طراحی شود:

Storage → Network → GPU

اگر هر یک از این سه بخش سرعت کافی نداشته باشد، عملکرد کل سیستم کاهش پیدا می‌کند.

 

مهم‌ترین ویژگی‌های AI Training Storage

• Throughput بالا

Training معمولاً به Sequential و Parallel Read بسیار زیاد نیاز دارد. بنابراین پهنای باند Storage اهمیت بسیار زیادی دارد.

• Parallel Access

صدها یا هزاران GPU ممکن است هم‌زمان به Dataset دسترسی داشته باشند. Storage باید بتواند درخواست‌های موازی را مدیریت کند.

• مقیاس‌پذیری

با افزایش تعداد GPUها، ظرفیت و Performance Storage نیز باید قابل توسعه باشد.

• Checkpoint Management

در طول Training، مدل در فواصل مشخص Checkpoint تولید می‌کند تا در صورت خرابی بتوان Training را از آخرین نقطه ادامه داد.

این Checkpointها ممکن است حجم بسیار زیادی داشته باشند و به سرعت بالا برای Write نیاز دارند.

 

AI Inference Storage چیست؟

پس از پایان Training، مدل آماده استفاده می‌شود. در این مرحله، کاربران یا Applicationها درخواست‌هایی را به مدل ارسال می‌کنند.

برای مثال:

• Chatbot
• سیستم تشخیص تصویر
• سیستم تشخیص صدا
• سیستم پیشنهاددهنده
• مدل‌های Generative AI
• سیستم‌های RAG

در این مرحله، هدف اصلی Storage معمولاً انتقال مداوم Datasetهای عظیم نیست، بلکه ارائه سریع Model، Embedding، Vector Database و داده‌های موردنیاز برای پاسخ‌گویی است.

بنابراین معیارهای عملکرد در Inference با Training تفاوت دارند.

 

مهم‌ترین ویژگی‌های Inference Storage

• Latency پایین

در بسیاری از سرویس‌های AI، کاربر انتظار دارد پاسخ در چند میلی‌ثانیه یا چند ثانیه دریافت شود.

بنابراین Latency اهمیت بسیار زیادی دارد.

• IOPS بالا

Inference ممکن است تعداد زیادی درخواست کوچک و هم‌زمان داشته باشد. بنابراین IOPS و توانایی Storage در مدیریت Random I/O اهمیت پیدا می‌کند.

• دسترسی هم‌زمان

صدها یا هزاران کاربر ممکن است هم‌زمان از مدل استفاده کنند.

• Availability بالا

اگر سرویس AI یک سامانه سازمانی یا سرویس عمومی باشد، Storage باید High Availability داشته باشد.

 

Training و Inference چه تفاوتی در I/O دارند؟

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها در نوع الگوی I/O است.

در Training معمولاً با حجم بسیار زیادی از داده و دسترسی‌های موازی مواجه هستیم:

Large Dataset + Parallel Read + High Throughput

اما در Inference معمولاً تعداد زیادی درخواست کوچک و حساس به زمان داریم:

Small/Variable I/O + High IOPS + Low Latency

البته این یک قاعده کلی است و نوع دقیق I/O به معماری مدل و Application بستگی دارد.

 

مقایسه AI Training Storage و AI Inference Storage

ویژگی	AI Training Storage	AI Inference Storage
هدف	آموزش مدل	اجرای مدل
معیار اصلی	Throughput	Latency و IOPS
نوع دسترسی	عمدتاً Parallel Read	Random/Parallel Access
حجم Dataset	بسیار زیاد	معمولاً کمتر
تعداد GPU	زیاد	متغیر
Checkpoint	بسیار مهم	اهمیت کمتر
نیاز به Write	بالا	معمولاً کمتر
Latency	مهم	بسیار مهم
Scalability	بسیار مهم	بسیار مهم
Availability	مهم	بسیار حیاتی

 

چه نوع Storage برای AI Training مناسب است؟

برای Trainingهای بزرگ، استفاده از Storageهای بسیار سریع و Parallel معمولاً ضروری است.

معماری‌های متداول شامل:

• NVMe All-Flash Storage
• Parallel File System
• NVMe over Fabrics
• High-Performance File Storage
• Distributed Storage

هستند.

در پروژه‌های بسیار بزرگ AI، سیستم‌هایی مانند Lustre، BeeGFS و IBM Storage Scale می‌توانند Dataset را به‌صورت موازی در اختیار تعداد زیادی GPU قرار دهند.

در این معماری، Storage باید بتواند Throughput بسیار بالایی ارائه کند تا GPUها منتظر دریافت داده نمانند.

 

نقش NVMe در AI Storage

NVMe به دلیل Latency پایین و تعداد بسیار زیاد Queue و I/O Operation، یکی از فناوری‌های اصلی Storage در زیرساخت‌های AI محسوب می‌شود.

در یک سرور معمولی ممکن است NVMe مستقیماً از طریق PCIe به سیستم متصل باشد، اما در یک Cluster بزرگ AI، نیاز به دسترسی مشترک GPUها به داده‌ها وجود دارد.

در چنین شرایطی فناوری‌هایی مانند:

• NVMe-oF
• NVMe/TCP
• NVMe/FC
• NVMe/RDMA

امکان دسترسی سریع به Storage را از طریق شبکه فراهم می‌کنند.

 

نقش Parallel File System در Training

در Trainingهای بزرگ، استفاده از یک File System معمولی ممکن است به گلوگاه تبدیل شود.

Parallel File System داده‌ها را میان چندین Storage Node توزیع می‌کند و امکان دسترسی هم‌زمان تعداد زیادی GPU به داده‌ها را فراهم می‌سازد.

به‌عنوان مثال، به جای اینکه 512 GPU از یک Storage Controller درخواست دریافت کنند، داده می‌تواند میان چندین Storage Server توزیع شده و درخواست‌ها به‌صورت موازی پردازش شوند.

این معماری برای AI Clusterهای بزرگ بسیار مهم است.

 

Storage موردنیاز برای Inference

در محیط Inference، انتخاب Storage بیشتر به نوع Application بستگی دارد.

برای مثال، یک سامانه Generative AI ممکن است به موارد زیر نیاز داشته باشد:

• Model Files
• Model Weights
• Tokenizer
• Embedding Database
• Vector Database
• Cache
• Application Data

در چنین محیطی، NVMe SSD با Latency بسیار پایین می‌تواند عملکرد مناسبی ارائه کند.

اگر سیستم به تعداد زیادی کاربر سرویس می‌دهد، Storage باید علاوه بر سرعت، قابلیت Scale-out و High Availability نیز داشته باشد.

 

ارتباط AI Inference Storage با RAG

در معماری‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG)، Storage نقش بسیار مهمی دارد.

معمولاً معماری به این شکل است:

Document → Embedding → Vector Database → Retrieval → LLM → Response

در این محیط، سیستم باید بتواند در زمان کوتاه اطلاعات مرتبط را از Vector Database پیدا کند و در اختیار مدل قرار دهد.

بنابراین در RAG، علاوه بر Model Storage، عملکرد Database و Storage مربوط به Vector Search نیز اهمیت زیادی دارد.

 

آیا یک Storage می‌تواند برای Training و Inference استفاده شود؟

بله، اما همیشه بهترین انتخاب نیست.

در سازمان‌های کوچک یا پروژه‌های متوسط می‌توان از یک Storage مشترک استفاده کرد؛ اما در محیط‌های بزرگ بهتر است Workloadها از یکدیگر تفکیک شوند.

دلیل این موضوع جلوگیری از Resource Contention است.

برای مثال، اگر یک Training Job حجم زیادی Read/Write انجام دهد، ممکن است Latency سرویس Inference افزایش پیدا کند.

در نتیجه، برای محیط‌های حساس می‌توان از:

• Storageهای جداگانه
• Storage Poolهای مستقل
• QoS
• Storage Tiering
• Network Segmentation

استفاده کرد.

 

معماری پیشنهادی برای AI Data Center

یک معماری حرفه‌ای می‌تواند شامل سه لایه باشد:

• لایه اول Data Lake

برای نگهداری Datasetهای خام و حجیم.

• لایه دوم AI Training Storage

Storage پرسرعت و Parallel برای ارائه Dataset به GPU Cluster.

• لایه سوم  AI Inference Storage

Storage کم‌تأخیر برای Model، Vector Database، Cache و سرویس‌های Production.

در این معماری، هر Storage برای Workload مشخصی بهینه می‌شود.

 

نکته مهم؛ GPU تنها معیار Performance نیست

یکی از اشتباهات رایج در طراحی زیرساخت AI این است که تمام بودجه روی GPU متمرکز شود.

برای مثال، خرید تعداد زیادی GPU قدرتمند بدون تأمین Storage و Network مناسب می‌تواند باعث ایجاد GPU Idle Time شود.

برای رسیدن به Performance واقعی باید سه بخش به‌صورت متوازن طراحی شوند:

Compute + Network + Storage

در پروژه‌های بزرگ‌تر، حتی باید Memory، CPU، Storage Metadata و Data Pipeline نیز در طراحی لحاظ شوند.

 

جمع‌بندی

AI Training و AI Inference دو Workload کاملاً متفاوت هستند و به همین دلیل نمی‌توان بدون بررسی نیازمندی‌ها یک Storage واحد را برای هر دو مناسب دانست.

در Training، تمرکز اصلی بر Throughput، Parallel I/O، Scalability و Checkpoint Performance است. Storage باید بتواند Datasetهای بسیار بزرگ را با سرعت بالا در اختیار تعداد زیادی GPU قرار دهد.

در Inference، تمرکز بیشتر بر Low Latency، IOPS، Concurrent Access و Availability است؛ زیرا هدف پاسخ‌گویی سریع و پایدار به درخواست کاربران و Applicationها است.

به همین دلیل، در طراحی یک زیرساخت AI حرفه‌ای باید Storage را بخشی از معماری اصلی سیستم در نظر گرفت، نه صرفاً محلی برای نگهداری فایل‌ها. یک GPU Cluster قدرتمند زمانی می‌تواند حداکثر توان خود را ارائه دهد که Storage و Network نیز بتوانند داده را با سرعت و تأخیر مناسب در اختیار آن قرار دهند.

در نهایت، انتخاب بین NVMe Storage، NVMe-oF، Parallel File System، Object Storage، SAN Storage یا Distributed Storage باید بر اساس نوع AI Workload، تعداد GPUها، حجم Dataset، الگوی I/O، نیاز به Availability و اهداف توسعه آینده انجام شود.

تیم فنی شرکت کوشا فناوران مبتکر آمادگی خود را برای یاری به حفاظت از داده های ارزشمند شما اعلام می دارد. این اقدامات شامل طراحی و پیاده سازی طرح تداوم کسب و کار و بازیابی داده ها پس از بحران ، طراحی و پیاده سازی طرح پشتیبان گیری امن داده و هاردنینگ و امن سازی زیر ساخت فناوری اطلاعات می باشند.