Trong nhiều năm, all-flash đã trở thành lựa chọn mặc định cho lưu trữ AI. Giải pháp này giúp đơn giản hóa quyết định và loại bỏ rủi ro về hiệu năng khi giá NAND ổn định và nguồn cung có thể dự đoán. Nhưng bối cảnh đó hiện không còn tồn tại.
Khi giá NAND tăng và nguồn cung ngày càng thắt chặt, các nhóm AI buộc phải xem xét lại cách thiết kế hệ thống lưu trữ – không phải để hạ thấp tiêu chuẩn, mà để điều chỉnh hiệu năng phù hợp với cách mà các workload AI thực sự vận hành.
Vì sao “all-flash ở mọi nơi” không còn mở rộng tốt cho AI
All-flash đã giải quyết hiệu quả nhiều vấn đề trong hạ tầng truyền thống. Tuy nhiên, workload AI không đồng nhất – và không phải mọi giai đoạn trong pipeline AI đều hưởng lợi như nhau từ flash.
Huấn luyện, suy luận, tiền xử lý, checkpoint và lưu trữ dữ liệu dài hạn đặt ra những yêu cầu rất khác nhau đối với hệ thống lưu trữ. Việc xem mọi tập dữ liệu đều là nhạy cảm về độ trễ sẽ làm tăng mức tiêu thụ NAND nhưng không cải thiện kết quả tổng thể của toàn bộ quy trình AI.
Trong bối cảnh thị trường hiện nay, cách tiếp cận này tạo ra chi phí không cần thiết mà vẫn không đảm bảo hiệu năng tốt hơn.
Pipeline AI có nhiều hồ sơ hiệu năng khác nhau
Các môi trường AI hiện đại tự nhiên được chia thành nhiều tầng dữ liệu:
- Hot data – Tập dữ liệu huấn luyện đang hoạt động, đầu vào cho suy luận thời gian thực
- Warm data – Checkpoint gần đây, feature store, dữ liệu trung gian
- Cold data – Dữ liệu lịch sử, lưu trữ tuân thủ, mô hình cần giữ lâu dài
Không phải tất cả các loại dữ liệu này đều cần cùng một loại thiết bị lưu trữ hay cùng mức hiệu năng.
Những đội ngũ đạt kết quả tốt thường thiết kế hệ thống lưu trữ dựa trên sự khác biệt này, thay vì áp đặt một lựa chọn phần cứng duy nhất cho toàn bộ môi trường.
“Hybrid” thực sự có nghĩa là gì trong kiến trúc AI hiện đại
Lưu trữ hybrid trong AI không phải là sự thỏa hiệp.
Đó là việc phân bổ hiệu năng một cách có chủ đích.
- Flash được sử dụng ở những nơi độ trễ và băng thông ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả
- Disk được dùng khi khả năng mở rộng, độ bền và hiệu năng ổn định dài hạn quan trọng hơn
- Phần mềm đóng vai trò quyết định cách dữ liệu di chuyển khi workload thay đổi
Khi được thiết kế đúng, kiến trúc hybrid vẫn đảm bảo hiệu năng ở cấp ứng dụng, đồng thời giảm mức phụ thuộc không cần thiết vào NAND.
Trong các môi trường AI thực tế, khách hàng của DDN thường đạt mức sử dụng GPU từ 90-98% và giảm chi phí đầu tư lưu trữ từ 30-70% nhờ cấu hình hybrid được tối ưu theo workload và kiểm chứng trên các pipeline AI thực.
Vì sao tính linh hoạt quan trọng hơn lựa chọn loại thiết bị
Trong thị trường NAND nhiều biến động, đặc tính giá trị nhất của hệ thống lưu trữ không chỉ là tốc độ – mà là khả năng thích ứng.
Workload AI thay đổi. Mô hình tiến hóa. Dữ liệu tăng trưởng. Yêu cầu hiệu năng dịch chuyển theo thời gian.
Những kiến trúc cho phép đội ngũ:
- Điều chỉnh các tầng lưu trữ theo thời gian
- Cân bằng lại workload mà không cần thiết kế lại toàn bộ hệ thống
- Tránh bị khóa chặt vào một quyết định phần cứng duy nhất sẽ mang lại lợi thế dài hạn rõ rệt.
Kết luận
Biến động NAND không buộc các nhóm AI phải hạ thấp kỳ vọng về hiệu năng.
Nó yêu cầu họ xây dựng kiến trúc lưu trữ AI phản ánh đúng cách workload vận hành – ở hiện tại và trong tương lai.
Tìm hiểu thêm và yêu cầu đánh giá kiến trúc lưu trữ AI và ROI để xem các cấu hình khác nhau hoạt động ra sao với workload của bạn, cũng như xác định những điểm có thể tiết kiệm chi phí mà không làm ảnh hưởng đến hiệu năng.
Unitas cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp và phân tích an ninh mạng tiên tiến nhất. Để nhận được tư vấn chuyên sâu hoặc hỗ trợ nhanh chóng, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email: info@unitas.vn hoặc Hotline: (+84) 939 586 168.
