Kiến trúc lưu trữ NAS hiệu quả, hợp lý và có khả năng mở rộng cao dành cho phát triển chức năng AI

Kiến trúc lưu trữ NAS hiệu quả, hợp lý và có khả năng mở rộng cao dành cho phát triển chức năng AI tại chỗ của doanh nghiệp

Khám phá giải pháp kiến trúc lưu trữ NAS tối ưu từ QNAP – hỗ trợ triển khai AI nội bộ với hiệu suất cao, chi phí hợp lý, và khả năng mở rộng linh hoạt cho doanh nghiệp.

Giới thiệu

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhận được sự quan tâm mạnh mẽ trên toàn cầu, phần lớn sự chú ý hiện nay đều tập trung vào sức mạnh tính toán – được ví như “chiếc xẻng khai thác mỏ vàng AI”. Tuy nhiên, ít ai nhận ra rằng “kho lưu trữ” cho mỏ vàng đó bao gồm dữ liệu thô và các sản phẩm sau xử lý cũng đóng vai trò không thể thiếu và ngày càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Sự phát triển bùng nổ của AI tạo sinh đã kéo theo nhu cầu ngày càng cao về lưu trữ và xử lý dữ liệu. Những hệ thống AI này không chỉ tự động hóa hàng loạt tác vụ như chăm sóc khách hàng, tạo nội dung tiếp thị, phân tích dữ liệu tài liệu mà còn giúp các doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành, năng suất và sức cạnh tranh.
Tuy nhiên, để vận hành và phát triển hệ thống AI hiệu quả, doanh nghiệp cần một kiến trúc lưu trữ mạnh mẽ, bảo mật và có khả năng mở rộng. QNAP NAS chính là giải pháp toàn diện cho yêu cầu đó.

Triển khai đào tạo mô hình AI tại chỗ: Giải pháp bảo mật và độ tin cậy tuyệt đối

Ngày càng nhiều doanh nghiệp lựa chọn đào tạo và triển khai mô hình AI ngay tại cơ sở thay vì dựa vào nền tảng đám mây. Lý do bao gồm bảo mật và quyền riên tư dữ liệu, kiểm soát chi phí, hiệu suất và khả năng tùy chỉnh, cũng như các yêu cầu tuân thủ. Việc đào tạo taih chỗ không chỉ giúp doanh nghiệp kiểm soát hoàn toàn dữ liệu nhạy cảm như thông tin tài chính hay hồ sơ sản xuất, mà còn đáp ứng các yêu cầu tuân thủ ngày càng nghiêm ngặt tại nhiều quốc gia và ngành nghề.
Đồng thời, việc sở hữ và duy trì hạ tầng tại chỗ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí dài hạn, tránh các khoản chi lớn khi thuê tài nguyên cloud cho đào tạo AI kéo dài. Kiến trúc lưu trữ chuyên dụng tại chỗ cũng mang lại độ trễ thấp, hiệu năng cao và khả năng tùy chỉnh phần mềm. Doanh nghiệp cũng có thể tùy chỉnh môi trường phần mềm theo nhu cầu riêng để đảm bảo hiệu suất và tính ổn định cao.

Vai trò quản lý và lưu trữ dữ liệu – yếu tố cốt lõi trong phát triển AI

Theo dự báo của IDC, đến năm 2028, AI sẽ tạo ra 394ZB dữ liệu với tốc độ tăng trưởng trung bình 24% mỗi năm kể từ 2023 đến năm 2028. Sự bùng nổ này đặt ra nhu cầu cấp thiết về các giải pháp lưu trữ có hiệu suất cao, khả năng mở rộng linh hoạt và khả năng kiểm soát dữ liệu tốt.
Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI, việc tạo ra và sử dụng dữ liệu cũng đang tăng lên đáng kể. Sự bùng nổ dữ liệu đang thúc đẩy những tiến bộ đáng kể trong AI. Dữ liệu tạo ra càng nhiều, kết quả AI càng tốt hơn, dẫn đến việc càng ngày có nhiều dữ liệu được lưu trữ trong các mô hình AI. Ngày nay, hầu hết AI được sử dụng để tạo ra văn bản, video, hình ảnh và nhiều nội dung thú vị khác. Tất cả điều này có nghĩa là lưu trữ sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong sự phát triển và tiến hóa của AI trong tương lai.
Mặc dù, AI đang thay đổi cuộc sống và truyền cảm hứng cho các ứng dụng mới, nhưng cốt lõi của nó vẫn là việc sử dụng và tạo ra dữ liệu. Trong quá trình xử lý và phân tích dữ liệu hiện có, các hệ thống AI tạo ra dữ liệu mới, thường được lưu trữ nhờ giá trị thực tế của nó. Đồng thời, dữ liệu này làm cho cơ sở dữ liệu ngày càng tăng, thúc đẩy việc mở rộng lưu trữ dữ liệu, từ đó thúc đẩy việc tạo ra nhiều dữ liệu hơn nữa.

Sáu giai đoạn chính trong chu trình dữ liệu AI

• Lưu trữ dữ liệu thô và nội dung

Đây là bước đầu tiên trong chu trình dữ liệu, thu thập và lưu trữ dữ liệu thô từ nhiều nguồn khác nhau một cách an toàn và hiệu quả. Chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu thu thập được là yếu tố then chốt, tạo tiền đề cho mọi bước tiếp theo.

• Chuẩn bị và nhập dữ liệu

Ở giai đoạn này, dữ liệu được xử lý, làm sạch và chuyển đổi để chuẩn bị cho việc huấn luyện mô hình. Các chủ sở hữu trung tâm dữ liệu đang triển khai cơ sở hạ tầng lưu trữ được nâng cấp, chẳng hạn như các “hồ dữ liệu” nhanh hơn để xử lý việc chuẩn bị và nhập dữ liệu.

• Đào tạo mô hình AI

Ở giai đoạn này, mô hình AI trải qua quá trình đào tạo lặp đi lặp lại để đưa ra dự đoán chính xác dựa trên dữ liệu đào tạo. Cụ thể, các mô hình được đào tạo trên các siêu máy tính hiệu suất cao, đòi hỏi thiết bị lưu trữ chuyên dụng và hiệu suất cao để hoạt động hiệu quả.

• Tích hợp giao diện và nhắc nhở

Giai đoạn này bao gồm việc tạo giao diện thân thiện với người dùng cho các mô hình AI, bao gồm API, bảng điều khiển và các công cụ kết hợp dữ liệu theo ngữ cảnh cụ thể với lời nhắc của người dùng cuối. Các mô hình AI sẽ được tích hợp vào các ứng dụng Internet và máy khách hiện có, cải thiện chúng thay vì thay thế các hệ thống hiện có. Điều này có nghĩa là duy trì các hệ thống hiện có đồng thời bổ sung các yêu cầu tính toán AI mới, từ đó thúc đẩy nhu cầu lưu trữ cao hơn.

• Suy luận AI

Giai đoạn thứ năm là nơi “phép thuật AI” diễn ra theo thời gian thực. Giai đoạn này bao gồm việc triển khai các mô hình đã được đào tạo vào môi trường sản xuất, nơi chúng có thể phân tích dữ liệu mới và đưa ra dự đoán tức thời hoặc tạo nội dung mới. Hiệu quả của công cụ suy luận là rất quan trọng để đảm bảo thời gian phản hồi AI kịp thời và chính xác, đồng thời đòi hỏi khả năng phân tích dữ liệu toàn diện và hiệu suất lưu trữ tuyệt vời.

• Tạo nội dung mới

Giai đoạn cuối cùng là tạo ra nội dung mới. Những hiểu biết sâu sắc do các mô hình AI tạo ra thường tạo ra dữ liệu mới, được lưu trữ dựa trên giá trị hoặc mức độ liên quan của nó. Mặc dù giai đoạn này khép lại chu trình, nó cũng phản hồi lại chu trình dữ liệu, thúc đẩy cải tiến và đổi mới liên tục bằng cách gia tăng giá trị của dữ liệu cho việc đào tạo hoặc phân tích mô hình trong tương lai.

AI không chỉ liên quan đến sức mạnh tính toán và lưu trữ, nó còn liên quan đến việc quản lý dữ liệu

Sự thành công của các hệ thống AI tạo sinh phụ thuộc vào việc quản lý và lưu trữ dữ liệu chất lượng cao. Ví dụ, kiến trúc Thế hệ Tăng cường Truy xuất (RAG), với mục tiêu “làm cho các mô hình ngôn ngữ lớn trở nên thông minh hơn”, dựa vào cơ sở dữ liệu lớn để truy xuất thông tin liên quan và tạo ra các phản hồi có ý nghĩa. Nếu chất lượng dữ liệu kém hoặc chứa lỗi, điều này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của kết quả truy xuất và độ tin cậy của nội dung được tạo ra.
Quản lý dữ liệu tốt có thể đảm bảo việc làm sạch dữ liệu, tiền xử lý có trật tự và cải thiện chất lượng dữ liệu, từ đó nâng cao hiệu suất của các mô hình RAG. Dữ liệu không chính xác có thể khiến người dùng mất niềm tin vào hệ thống, do đó làm giảm khả năng sử dụng và chấp nhận hệ thống. Cơ sở dữ liệu vector là một tập dữ liệu vector đa chiều. Việc tăng số lượng và kích thước dữ liệu sẽ làm tăng đáng kể nhu cầu về không gian lưu trữ. Không đủ dung lượng lưu trữ có thể dẫn đến lỗi ghi dữ liệu, gây ra sự không nhất quán dữ liệu, ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả truy xuất.
Dữ liệu nội bộ trong kiến trúc RAG cần duy trì tính nhất quán và toàn vẹn trên các nút lưu trữ khác nhau. Lỗi, sự không nhất quán hoặc hỏng hóc trong quá trình sao lưu dữ liệu có thể dẫn đến việc truy xuất và tạo kết quả không chính xác. Các mô hình RAG cần truy xuất lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn. Một cấu trúc lưu trữ dữ liệu và kỹ thuật truy xuất được thiết kế tốt có thể cải thiện đáng kể tốc độ truy xuất, giảm độ trễ và nâng cao trải nghiệm người dùng. Việc truy cập dữ liệu không hiệu quả sẽ làm tăng gánh nặng tính toán cho hệ thống và làm giảm hiệu suất tổng thể.

Một số giải pháp tốt hiệu quả và tiết kiệm chi phí

Gợi ý dòng sản phẩm QNAP phù hợp cho AI hiệu quả và tiết kiệm chi phí
Gợi ý model NAS QNAP tiêu biểu cho môi trường AI nội bộ và kiến trúc RAG:
TDS-h2489FU, TS-h2490FU, TS-h1090FU, TS-h3087XU-RP, TS-h1677AXU-RP, TS-h1290FX, TS-h1277AFX, TVS-h1288X, TVS-h1688X
Các mẫu NAS này không chỉ cung cấp các giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí mà còn sở hữu khả năng bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ và khả năng mở rộng để đáp ứng nhu cầu của các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô. Cho dù được sử dụng làm máy chủ lưu trữ dữ liệu thô hay máy chủ lưu trữ/sao lưu kiến trúc RAG, các mẫu NAS này đều có thể cung cấp giải pháp hoàn hảo giúp doanh nghiệp đạt được môi trường phát triển AI hiệu quả, tinh gọn và có khả năng mở rộng cao.
Bằng cách sử dụng NAS QNAP để hỗ trợ đào tạo mô hình AI tại chỗ, doanh nghiệp có thể đạt được những lợi thế đáng kể về bảo mật dữ liệu, kiểm soát chi phí, tối ưu hóa hiệu suất và tuân thủ. Các giải pháp lưu trữ hiệu quả do QNAP cung cấp có thể đáp ứng các nhu cầu đa dạng của doanh nghiệp hiện đại trong quá trình phát triển AI, đảm bảo chất lượng và độ tin cậy cao của dữ liệu, đồng thời nâng cao năng lực cạnh tranh tổng thể của doanh nghiệp.

Kết luận

Kiến trúc lưu trữ hiệu quả, hợp lý và có khả năng mở rộng cao là nền tảng sống còn trong hành trình xây dựng năng lực AI nội bộ cho doanh nghiệp. QNAP NAS mang đến giải pháp toàn diện để doanh nghiệp đào tạo và triển khai AI tại chỗ một cách an toàn, tiết kiệm và tối ưu.
ANFA nhà phân phối chính thức NAS QNAP tại Việt Nam