Lựa chọn hạ tầng lưu trữ cho AI: NAS, SAN, hay Object Storage - Đâu là nền tảng tối ưu? - Blog

Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) không còn là khái niệm tương lai mà đã trở thành động lực cốt lõi cho sự đổi mới trong mọi ngành công nghiệp. Tuy nhiên, để các mô hình AI có thể hoạt động hiệu quả, chúng đòi hỏi một tài nguyên cực kỳ quan trọng: dữ liệu – rất nhiều dữ liệu. Việc lựa chọn nền tảng lưu trữ phù hợp cho vòng đời dữ liệu AI, từ thu thập, huấn luyện đến suy luận, là một quyết định chiến lược ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và chi phí của toàn bộ hệ thống.

Vậy, giữa ba kiến trúc lưu trữ phổ biến: NAS (Network Attached Storage), SAN (Storage Area Network) và Object Storage, đâu là lựa chọn tối ưu cho các tác vụ AI chuyên biệt?

Vòng đời dữ liệu AI và yêu cầu lưu trữ

Một quy trình AI điển hình bao gồm ba giai đoạn chính, mỗi giai đoạn lại có những yêu cầu khác nhau về lưu trữ:

Giai đoạn 1: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu (Data Ingestion & Preparation): Giai đoạn này tập trung vào việc thu thập lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc (hình ảnh, văn bản, video) từ nhiều nguồn. Yêu cầu chính là khả năng truy cập dễ dàng, chia sẻ tệp đơn giản và không gian lưu trữ lớn.
Giai đoạn 2: Huấn luyện mô hình (Model Training): Đây là giai đoạn “khát” tài nguyên nhất. Các bộ xử lý GPU cần được “tiếp nhiên liệu” liên tục với dữ liệu. Yêu cầu ở đây là độ trễ cực thấp (low latency) và thông lượng (throughput) cực cao để tránh tình trạng nghẽn cổ chai (bottleneck).
Giai đoạn 3: Suy luận và lưu trữ (Inference & Archiving): Sau khi được huấn luyện, mô hình được triển khai để thực hiện các tác vụ suy luận. Dữ liệu đầu ra và bản thân các mô hình cần được lưu trữ an toàn, có khả năng mở rộng và truy xuất khi cần.

1. NAS: giải pháp linh hoạt cho giai đoạn chuẩn bị dữ liệu

NAS là hệ thống lưu trữ cấp độ file (file-level), sử dụng giao thức mạng TCP/IP (Ethernet) quen thuộc.

Điểm mạnh: Dễ dàng triển khai, quản lý và truy cập. Các nhóm khoa học dữ liệu có thể dễ dàng chia sẻ, gắn nhãn và xử lý các tập dữ liệu thô như trên một ổ đĩa mạng thông thường.
Vai trò trong AI: NAS là lựa chọn lý tưởng cho giai đoạn thu thập và chuẩn bị dữ liệu, nơi tính linh hoạt và khả năng cộng tác được ưu tiên.
Ví dụ tiêu biểu: QNAP là một trong những nhà cung cấp hàng đầu về giải pháp NAS. Các thiết bị NAS của QNAP không chỉ cung cấp không gian lưu trữ khổng lồ với khả năng mở rộng lên đến Petabyte, mà còn tích hợp nhiều tính năng hỗ trợ AI. Ví dụ, các dòng sản phẩm “AI-Ready” của QNAP được trang bị cả NPU (Neural-network Processing Unit) hoặc hỗ trợ gắn thêm card GPU, cho phép thực hiện các tác vụ AI nhỏ ngay trên thiết bị. Các công cụ như Qsirch giúp tìm kiếm dữ liệu thông minh, đẩy nhanh quá trình làm sạch và chuẩn bị dữ liệu.

2. SAN: sức mạnh tối thượng cho giai đoạn huấn luyện

SAN là hệ thống lưu trữ cấp độ block (block-level), cung cấp hiệu năng đỉnh cao thông qua các kết nối chuyên dụng như Fibre Channel (FC) hoặc iSCSI tốc độ cao.

Điểm mạnh: Độ trễ cực thấp và IOPS (Input/Output Operations Per Second) vượt trội. SAN cung cấp cho các máy chủ AI một luồng dữ liệu ổn định và nhanh chóng, tối ưu hóa hiệu suất của các GPU đắt tiền.
Vai trò trong AI: SAN tỏa sáng ở giai đoạn huấn luyện mô hình, nơi mỗi mili giây độ trễ đều có thể ảnh hưởng đến thời gian và chi phí huấn luyện.
Ví dụ tiêu biểu: Infortrend là một thương hiệu mạnh trong lĩnh vực lưu trữ SAN hiệu năng cao. Các hệ thống lưu trữ All-Flash và Hybrid-Flash của Infortrend được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu khắt khe của môi trường HPC (High-Performance Computing) và AI. Với kiến trúc phần cứng mạnh mẽ và độ trễ thấp, giải pháp SAN từ Infortrend đảm bảo các cụm GPU luôn được cung cấp dữ liệu một cách tối đa, loại bỏ hoàn toàn các điểm nghẽn về lưu trữ.

3. Object Storage: nền tảng hợp nhất cho AI hiện đại

Object Storage quản lý dữ liệu dưới dạng các “đối tượng” (object) trong một không gian địa chỉ phẳng, truy cập qua API (phổ biến nhất là S3).

Điểm mạnh: Khả năng mở rộng gần như vô hạn (đến Exabyte), chi phí trên mỗi Gigabyte thấp, và độ bền dữ liệu cao. Object Storage là nền tảng của các “hồ dữ liệu” (Data Lake) khổng lồ.
Vai trò trong AI: Theo truyền thống, Object Storage được dùng để lưu trữ và sao lưu. Tuy nhiên, với những cải tiến đột phá, nó đang dần trở thành một nền tảng hợp nhất cho toàn bộ vòng đời AI.
Ví dụ tiêu biểu: Cloudian đang tiên phong trong việc biến Object Storage thành một hệ thống lưu trữ hiệu năng cao cho AI. Giải pháp HyperStore của Cloudian không chỉ cung cấp khả năng mở rộng cực lớn để xây dựng Data Lake mà còn giải quyết bài toán hiệu năng. Đột phá lớn nhất của họ là công nghệ tích hợp với NVIDIA GPUDirect Storage, cho phép GPU truy cập dữ liệu trực tiếp từ hệ thống Object Storage mà không cần đi qua CPU của máy chủ. Điều này giúp loại bỏ các lớp lưu trữ file đắt tiền ở giữa, giảm độ trễ và tăng tốc độ huấn luyện lên nhiều lần, đưa Object Storage trở thành một lựa chọn khả thi và hiệu quả về chi phí cho cả giai đoạn huấn luyện.

Kết luận: không có một câu trả lời duy nhất

Việc lựa chọn giữa NAS, SAN và Object Storage không phải là “chọn một, bỏ hai”. Một chiến lược hạ tầng AI tối ưu thường là sự kết hợp thông minh của cả ba:

QNAP (NAS): Sử dụng để thu thập, tiền xử lý và chia sẻ dữ liệu một cách linh hoạt.
Infortrend (SAN): Triển khai cho các cụm huấn luyện AI đòi hỏi hiệu năng và độ trễ thấp nhất.
Cloudian (Object Storage): Xây dựng làm nền tảng Data Lake trung tâm, lưu trữ các mô hình đã huấn luyện và dữ liệu đầu ra, thậm chí đảm nhiệm cả vai trò huấn luyện hiệu năng cao với các công nghệ mới.

Bằng cách hiểu rõ yêu cầu của từng giai đoạn trong vòng đời AI và lựa chọn đúng công nghệ từ các nhà cung cấp chuyên biệt, doanh nghiệp có thể xây dựng một nền tảng lưu trữ vững chắc, có khả năng mở rộng và hiệu quả về chi phí, sẵn sàng cho những đột phá của trí tuệ nhân tạo trong tương lai.

____
Bài viết liên quan