Trong nhiều năm, all-flash đã trở thành lựa chọn mặc định cho lưu trữ AI. Nó giúp đơn giản hóa quyết định và loại bỏ rủi ro hiệu năng khi giá NAND ổn định và nguồn cung có thể dự đoán được.
Nhưng bối cảnh đó giờ đây không còn tồn tại.
Khi giá NAND tăng và nguồn cung ngày càng bị thắt chặt, các đội ngũ 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 các workload AI thực sự vận hành.
Vì Sao “All-Flash Mọi Nơi” Không Còn Mở Rộng Hiệu Quả Cho AI
All-flash đã giải quyết những vấn đề thực tế 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 tạo ra những yêu cầu rất khác nhau đối với hệ thống lưu trữ. Việc đối xử với mọi tập dữ liệu như đều nhạy cảm về độ trễ chỉ làm tăng mức tiêu thụ NAND mà không cải thiện kết quả tổng thể của toàn bộ quy trình AI.
Trong bối cảnh thị trường hiện nay, cách tiếp cận đó tạo ra rủi ro 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 phân tầng rõ ràng:
- Dữ liệu nóng – Tập dữ liệu huấn luyện đang hoạt động, dữ liệu đầu vào cho suy luận thời gian thực
- Dữ liệu ấm – Checkpoint gần đây, feature store, đầu ra trung gian
- Dữ liệu lạnh – Tập dữ liệu lịch sử, lưu trữ tuân thủ, mô hình được giữ lại
Không phải tất cả dữ liệu đều cần cùng một loại phần cứng lưu trữ hay cùng mức hiệu năng.
Những đội ngũ thành công là những người thiết kế kiến trúc lưu trữ dựa trên sự khác biệt này, thay vì áp đặt một quyết định duy nhất cho toàn bộ hệ thống.
“Hybrid” Thực Sự Có Nghĩa Gì Trong Kiến Trúc AI Hiện Đại
Hybrid trong lưu trữ 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 thông lượng ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả
Ổ đĩa (disk) được dùng ở những nơi quy mô, độ bền và hiệu năng bền vững quan trọng hơn
Phần mềm đóng vai trò điều phối cách dữ liệu di chuyển khi workload thay đổi
Khi được thiết kế đúng cách, kiến trúc hybrid vẫn đảm bảo hiệu năng ở cấp độ ứng dụng, đồng thời giảm đáng kể mức độ phụ thuộc vào NAND.
Trong các môi trường AI sản xuất, khách hàng của DDN thường đạt mức sử dụng GPU từ 90-98%, đồng thời giảm chi phí đầu tư lưu trữ từ 30-70% nhờ các cấu hình hybrid được tinh chỉnh theo workload và kiểm chứng trên pipeline AI thực tế.
Vì Sao Tính Linh Hoạt Quan Trọng Hơn Việc Chọn Loại Phương Tiện Lưu Trữ
Trong một thị trường NAND đầy 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
- Tái cân bằng workload mà không cần thiết kế lại toàn bộ hệ thống
- Tránh bị khóa chặt vào một quyết định phần cứng duy nhất sẽ có lợi thế dài hạn rõ rệt.
Kết Luận
Biến động của NAND không buộc các đội ngũ AI phải hy sinh hiệu năng.
Điều đó đòi hỏi họ phải thiết kế kiến trúc lưu trữ phản ánh đúng cách workload AI vận hành – ở hiện tại và trong tương lai.
Tìm hiểu thêm và yêu cầu đánh giá Kiến trúc Lưu trữ Ai & ROI để xem các cấu hình khác nhau hoạt động ra sao với workload của bạn – và bạn có thể tối ưu chi phí ở đâu mà vẫn không làm giảm 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.
