आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की प्रगति ने एक ऐसे युग की शुरुआत की है जहां डेटा वॉल्यूम और गणना आवश्यकताएं एक प्रभावशाली गति से बढ़ रही हैं। एआई प्रशिक्षण और अनुमान कार्यभार के लिए न केवल महत्वपूर्ण गणना शक्ति की आवश्यकता होती है, बल्कि एक भंडारण समाधान भी होता है जो एक बड़े -स्केल, समवर्ती डेटा एक्सेस उपकर का प्रबंधन कर सकता है। पारंपरिक फ़ाइल सिस्टम अक्सर कम हो जाते हैं जब वे उच्च-थ्रूपुट डेटा एक्सेस सेस का सामना करते हैं, जिससे ऑपरेशन में बाधा उत्पन्न हो सकती है जो प्रशिक्षण चक्र को धीमा कर देता है और अनुमान के दौरान देरी को बढ़ाता है। एक वितरित वातावरण में, जहां हजारों कंप्यूट नोड्स को एक साथ डेटा एक्सेस का कारण बनने की आवश्यकता हो सकती है, यह एक भंडारण प्रणाली रखने के लिए महत्वपूर्ण हो जाता है जो कम-इलेक्ट्रिक एक्सेस और विश्वसनीय स्केलेबिलिटी दोनों प्रदान करता है। यह विशेष रूप से आधुनिक एआई पाइपलाइनों के लिए महत्वपूर्ण है जो विशाल डेटासेट और वास्तविक समय के डेटा संचालन को संभालते हैं।
दीप्सिक एआई ने एक वितरित फाइल सिस्टम, एक फायर-फाइल फाइल सिस्टम (3FS) पेश किया है, जिसे विशेष रूप से एआई प्रशिक्षण की मांग को पूरा करने और कार्यभार का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। आधुनिक एसएसडी और आरडीएमए नेटवर्क के साथ डिज़ाइन किया गया, 3 एफएस एक साझा भंडारण परत प्रदान करता है जो वितरित अनुप्रयोगों के विकास के लिए उपयुक्त है। फ़ाइल सिस्टम की वास्तुकला कई भंडारण नोड्स द्वारा प्रदान की गई नेटवर्क क्षमता के साथ हजारों एसएसडी के थ्रूपुट को जोड़कर पारंपरिक डिजाइन से दूर हो जाती है। यह असंगत दृष्टिकोण पारंपरिक डेटा के स्थानीय मामलों को प्रतिबंधित किए बिना, डेटा के अधिक लचीले और कुशल हैंडलिंग की अनुमति के बिना भंडारण के लिए भंडारण के लिए भंडारण को उजागर करने में सक्षम बनाता है।
तकनीकी विवरण और लाभ
3 एफएस के दिल में कई नवीन विशेषताओं का एक विचारशील एकीकरण है। एक महत्वपूर्ण पहलू इसकी असंगत वास्तुकला है। सैकड़ों स्टोरेज नोड्स के बैंडविड्थ के साथ हजारों एसएसडी की क्षमताओं को दरकिनार करते हुए, 3 एफएस अधिक पारंपरिक, स्थान -आधारित फ़ाइल सिस्टम में पाए जाने वाले कई सीमाओं को दरकिनार करते समय बड़े -स्केल डेटा एक्सेस की सुविधा प्रदान करता है।
एक अन्य मुख्य विशेषता सिस्टम में मजबूत स्थिरता बनाए रखने के लिए एफडी ऑर्ड रैपन्स (CRAQ) के साथ चेन प्रतिकृति का उपयोग है। जबकि कई वितरित फ़ाइल सिस्टम अंतिम स्थिरता पर निर्भर करते हैं – जो एप्लिकेशन लॉजिक को जटिल कर सकता है – CRQ यह सुनिश्चित करता है कि डेटा उच्च सहमति के तहत या नोड विफलताओं की स्थिति में भी सुसंगत रहता है। यह डिजाइन चयन विकास प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाता है और सिस्टम की विश्वसनीयता को बनाए रखने में मदद करता है।
इसके अलावा, 3 एफएस में स्टेटलेस मेटाडेटा सेवाएं शामिल हैं जो एक ट्रांसएक्टल कुंजी-मूल्य वाले स्टोर जैसे फाउंडेशनडीबी द्वारा समर्थित हैं। स्टोरेज लेयर से मेटाडेटा प्रबंधन को डिकॉप करके, सिस्टम न केवल अधिक स्केलेबल हो जाता है, बल्कि मेटाडेटा संचालन से संबंधित संभावित बाधाओं को भी कम करता है। चिंताओं के इस पृथक्करण का मतलब है कि जैसे -जैसे डेटा की मात्रा बढ़ती है, सिस्टम समग्र प्रदर्शन को प्रभावित किए बिना मेटाडेटा को अधिक प्रभावी ढंग से संचालित कर सकता है।
अनुमान कार्यभार के लिए, 3 एफएस एक अभिनव कैशिंग तंत्र प्रदान करता है जिसे KVCASH के रूप में जाना जाता है। पारंपरिक DRAM- आधारित कैशिंग क्षमताएं महंगी और सीमित दोनों हो सकती हैं, लेकिन KV Kachche एक महंगा विकल्प प्रदान करता है जो उच्च थ्रूपुट और बड़ी कैश क्षमता प्रदान करता है। यह सुविधा एआई अनुप्रयोगों में विशेष रूप से मूल्यवान है जहां भाषा मॉडल में कुंजी और मूल्य वेक्टर जैसे पिछले गणना किए गए डेटा के बार -बार एक्सेस प्रभाव को बनाए रखने की आवश्यकता है।
संचालन बेंचमार्क और अंतर्दृष्टि
3FS प्रदर्शन का मूल्यांकन कई व्यापक बेंचमार्किंग परीक्षणों द्वारा किया जाता है। सिस्टम द्वारा सिस्टम ट्रेनिंग के माध्यम से पृष्ठभूमि यातायात को संभालने के दौरान, 180 नोड्स के एक क्लस्टर पर आयोजित एक परीक्षण में, लगभग 6.6 TIB/SENA रीडिंग थ्रूपुट प्राप्त हुआ था। यह बेंचमार्क मांग वास्तविक दुनिया के वातावरण में बड़ी मात्रा में डेटा का प्रबंधन करने के लिए सिस्टम की क्षमता की व्याख्या करती है।
अन्य बेंचमार्क डिस्प्ले को टैटू बनाने पर ध्यान केंद्रित करता है, यह मूल्यांकन करने के लिए कि 3 एफएस डेटा प्रोसेसिंग को कैसे संभालता है, यह मूल्यांकन करने के लिए एक ग्रेकोर्ट परीक्षण का उपयोग करता है। 25 स्टोरेज नोड्स और 50 कंप्यूट नोड्स के एक क्लस्टर पर, सिस्टम 110.5 TIB डेटा को 8,192 विभाजन में केवल 30 मिनट में फैलाता है, जिसके परिणामस्वरूप औसत थ्रूपुट 3.66 TIB/मिनट होता है। ये आंकड़े गहन डेटा कार्यों को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए 3FS क्षमता का एक मजबूत संकेतक हैं।
KVKECH फीचर में महत्वपूर्ण प्रभाव में सुधार हुआ। सूचकांक परीक्षणों के दौरान, KVCECH 40 GIB/आर्मी पीक रीड थ्रूपुट तक पहुंच गया। प्रदर्शन का यह स्तर एआई सिस्टम के लिए महत्वपूर्ण है जहां देरी को कम करना महत्वपूर्ण है। इसके अलावा, सिस्टम कैश मेमोरी को गतिशील रूप से संचालित करता है, एक मजबूत प्रदर्शन को बनाए रखता है, क्योंकि यह कैश डेटा के लिए अपशिष्ट भंडारण की जटिलताओं को नियंत्रित करता है।
अंत
दीपस्क एआई की फायर-फाइल फाइल सिस्टम (3FS) की शुरूआत आधुनिक एआई वर्कफ़्लो में अंतर्निहित चुनौतियों के लिए एक विचारशील प्रतिक्रिया प्रस्तुत करती है। स्केलेबिलिटी, संगतता और कुशल डेटा एक्सेस सेस पर ध्यान केंद्रित करके, 3 एफएस प्रशिक्षण और अवर कार्यभार दोनों के लिए एक मजबूत मंच प्रदान करता है। इसकी असंगत वास्तुकला हजारों एसएसडी और सैकड़ों स्टोरेज नोड्स के लचीले उपयोग की अनुमति देती है, जबकि सीआरक्यू उपयोग यह सुनिश्चित करता है कि डेटा लगातार विश्वसनीय है – एक सुविधा जो सिस्टम डिजाइन को सुविधाजनक बनाती है और समग्र स्थिरता में सुधार करती है।
स्टोरेज लेयर से मेटाडेटा सेवाओं का विभाजन, अनुमानित कार्यों के लिए अभिनव गुहा प्रणाली के साथ, वितरित एआई भंडारण चुनौतियों के लिए एक और सोच समाधान के रूप में 3FS को स्थान देता है। प्रदर्शन बेंचमार्क आगे पुष्टि करते हैं कि सिस्टम प्रभावशाली थ्रूपुट और कार्यक्षमता के साथ बड़े डेटा वॉल्यूम का संचालन करने में सक्षम है। अंततः, फायर-फ्रे फ़ाइल सिस्टम एक सावधानीपूर्वक इंजीनियर टूल है जिसे आज के डेटा-गहन एआई एप्लिकेशन की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो क्षेत्र में निरंतर नवाचार के लिए एक विश्वसनीय नींव प्रदान करता है।
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। अनुशंसित रीडिंग- एलजी एआई रिसर्च नेक्सस प्रकाशित करता है: एआई डेटासेट में कानूनी चिंताओं को खत्म करने के लिए एजेंट एआई सिस्टम और डेटा अनुपालन मानकों को एकीकृत करने वाला एक उन्नत प्रणाली
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