人工智能和對象存儲,能擦出什么樣的火花?
NVIDIA收購SwiftStack用來做什么呢?
首先,我們來看一下做為事實上的標準的AWS S3,從骨子里說,它代表的對象存儲,是一種在線的海量數(shù)據(jù)較低成本的存儲方式,適合跨地域讀寫;因此,雖然備份歸檔是對象存儲的使用場景之一,但只是做備份歸檔,其實是委屈了對象存儲。
其次,對象存儲的高并發(fā),特別適合前端呈現(xiàn)分布式負載的場景。AI場景的使用,包括AI訓練、AI推理,是由許許多多個任務(wù)并發(fā)進行的,任務(wù)與任務(wù)之間幾乎沒有數(shù)據(jù)的交互,因此很少考慮存儲通常要顧及的寫一致性。
因此,在我們看來,NVIDIA收購SwiftStack或許有如下幾個原因:
1)NVIDIA欲整合AI基礎(chǔ)架構(gòu)
NVIDIA是一個非常注重生態(tài)的公司,它的版圖里應(yīng)該不僅僅是計算以及衍生出來的各個組件,從近兩年的動作來看,NVIDIA想整合整個AI基礎(chǔ)架構(gòu)。2019年3月11日NVIDIA以69億美元收購 Mellanox;2020年3月6日宣布收購SwiftStack。
2)SwiftStack具備數(shù)據(jù)跨云管理和高并發(fā)的優(yōu)勢
據(jù)報道:"Manuvir Das表示,NVIDIA尤其喜歡SwiftStack的1space技術(shù),該技術(shù)可以為忙于處理緩存和分層等任務(wù)的GPU助一臂之力。
SwiftStack V7于2019年發(fā)布,提供數(shù)PB的規(guī)模,可處理數(shù)千個worker節(jié)點同時訪問數(shù)據(jù)的任務(wù)。它提供了超過100GB /秒的吞吐速度,性能和容量都能實現(xiàn)線性擴展。
1space是NVIDIA收購Swiftstack的主要原因,這是一種文件連接件,使云原生應(yīng)用程序可以通過S3或Swift對象API訪問本地數(shù)據(jù)或AWS數(shù)據(jù),并可以確保不斷向數(shù)據(jù)提供計算資源”
我個人認為,AI訓練有個特點,它一次性將原始訓練集的數(shù)據(jù)加載到計算節(jié)點的內(nèi)存或者SSD后,需要經(jīng)過一段較長的時間(也即計算或說訓練),才會再次讀取存儲上的數(shù)據(jù)。因此,對象存儲的延遲可能不會構(gòu)成障礙,這一點可以通過高并發(fā)來彌補。

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