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AI 时代,为何需要 AI 原生数据基础设施

传统存储系统无法满足现代 AI 工作负载的需求

在当今数据驱动的世界中,人工智能(AI)已经成为跨行业的变革力量,彻底改变了企业运营、创新和价值交付的方式。然而,要实现 AI 的全部潜力,需要一个强大、现代化的数据堆栈,专门为满足 AI 工作负载的独特 IO 模式和性能需求而设计。这些工作负载在数据规模和速度方面都面临着独特的挑战。而传统存储系统无法满足现代 AI 工作负载的需求, 原因在于以下几点:


首先,AI 处理的数据规模已经达到了前所未有的水平,模型可处理数万亿个参数和 PB 级别的数据集。传统的存储系统,专为传统数据处理任务而设计,很难有效地管理和访问如此海量的数据。


其次,随着 AI 算法和基础设施的进步,数据处理速度也显著提升。尽管网络速度和 GPU 性能有了数量级的提高,但传统存储系统没有跟上步伐,缺乏支持 AI 应用快速数据访问需求的吞吐量和延迟特性。


此外,从训练到推理的过渡加剧了这些挑战。在推理场景中,AI 模型实时进行预测和决策,快速访问数据的需求变得更加关键。传统存储系统可能没有经过优化,无法处理推理工作负载的即时数据检索需求,导致性能瓶颈和决策过程中的延迟。


此外,AI 技术的不断发展,如扩展上下文窗口和采用高级模型如检索增强生成(RAG),进一步加剧了传统存储系统的压力。这些技术需要灵活、可扩展的存储解决方案,能够适应 AI 工作流的不断变化的需求,而传统存储架构可能难以提供。


传统存储系统在满足现代 AI 工作负载的规模、速度和灵活性要求方面的局限性,突显需要针对 AI 应用的独特需求定制专门的 AI 原生数据基础设施的迫切需求。

什么是 AI 原生?

“AI 原生”的出现是人们认识到传统技术基础设施不足以支持 AI 系统需求的回应。在 AI 原生的概念中,“原生”意味着技术或基础设施专门设计和定制,以满足 AI 应用的需求。这包括可扩展性、灵活性、效率以及与 AI 工作流中常用的算法和流程的兼容性等方面的考虑。


当应用于数据基础设施时,“AI原生”不仅意味着能够运行 AI 工作负载,还意味着彻底改变数据的收集、存储和处理方式,使各种类型的 AI 工作负载能够以合理的成本高效地大规模运行。

理解 AI 原生数据基础设施

AI 原生数据基础设施是指能够明确支持所有类型 AI 应用广泛要求的系统。虽然 AI 是一个概括性术语,但各种类型的工作负载(自然语言处理、计算机视觉和其他类型的 AI 模型开发)对数据的需求可能截然不同。传统数据基础设施可能难以应对 AI 工作负载复杂性,而 AI 原生的基础设施则不同,它是专门为处理海量数据、多样化数据类型、可变 IO 配置文件和高计算需求而构建的。

要成为 AI 原生数据基础设施需具备5个关键能力

可扩展性

可扩展性

AI 原生数据基础设施旨在水平扩展/横向扩展,能轻松应对 AI 应用产生的不断增长的数据量。这种扩展不仅仅针对数据容量,还包括线性扩展大量文件、元数据和客户端等方面的需求。

灵活性

灵活性

深谙 AI 数据的多样性,AI 原生数据基础设施可以灵活处理不同的 IO 需求,并支持多种数据摄入、存储、预处理、转换和训练所需的各种协议,这对AI工作流十分重要。

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性能

AI 原生数据基础设施通过优化的计算资源确保高性能,为 AI 模型的训练和推理任务提供关键支持。此外,它还提供低延迟,确保 AI 应用能够实时提供见解和响应,这对于实现预测分析和异常检测等应用至关重要。

成本和能源效率

成本和能源效率

AI 原生数据基础设施提供了经济高效的解决方案,使企业有效地管理 AI工作负载的同时,不必承担过高的基础设施成本。同时,它还有助于降低与 AI 数据管道相关的能源和冷却成本。

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推动 AI 创新

通过为 AI 开发和部署提供坚实的基础,AI 原生数据基础设施使企业能够在各个领域充分释放 AI 的全部潜力。无论是提升客户体验、优化运营还是推动战略决策,AI 原生基础设施都是 AI 驱动创新的中坚力量。

WEKA Data Platform

WEKA® Data Platform AI 原生数据平台

WEKA 的 AI 原生数据平台采用了全新的设计理念,完全符合AI原生的标准。自2013年以来,我们从一张白纸开始,怀揣着一个愿景,希望打造一款产品,既消除过去的种种不足,又能够推动未来的发展。WEKA® Data Platform 专为大规模 AI 而设计,无论是在本地还是多云环境中。其先进的架构提供了卓越的性能、领先的易用性、简便的扩展性和无缝的数据共享,让您可以充分利用企业的 AI 工作负载,在任何地点都能够实现高效运作。


WEKA 的第一个客户部署了 WEKA 进行大规模 AI 培训,并持续使用至今。自那时起,我们持续帮助许多客户取得了他们的“AI 胜利”。近年来,随着生成式 AI 的广泛应用,越来越多的客户,如 Innoviz、ElevenLabs、Upstage、Stability AI、Midjourney、Samsung Labs、Cerence和 Adept AI 纷纷采用 WEKA 来开发各种 LLM、潜在扩散(Latent Diffusion)和其他 GenAI 模型。此外,我们还有许多客户为其他客户托管生成式和预测性 AI 模型的开发;这包括 GPU 云提供商 Applied Digital、IREN(前身为 Iris Energy)、NexGen Cloud、Sustainable Metal Cloud 和 Yotta Data Systems。


随着 AI 的不断发展并渗透到我们生活的方方面面,AI 原生数据基础设施的重要性不言而喻。拥抱 AI 原生基础设施,企业能够充分利用 AI 的力量,在这个以数据为中心的世界驱动增长、提升竞争力并创造更多价值。我们的云端和 AI 原生 WEKA® Data Platform 数据平台软件,内置可扩展性、灵活性、高性能、可持续性和成本效益等核心特性,正在帮助企业构建现代化数据基础设施,推动智能洞察和 AI 创新的新浪潮。