利用 AMD + MinIO 释放 AI/ML 性能

在快速发展的人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 世界中，速度和可扩展性至关重要。实时处理大量数据的能力是希望利用 AI/ML 获得竞争优势的组织的关键要求。无论是训练大型机器学习模型、运行复杂的推理任务还是扩展数据管道，底层基础设施的性能都至关重要。我们对此进行了大量撰写，并坚信，如果您不建立正确的基础 - 您将对未来的竞争力产生重大影响。高性能存储是强大的 AI/ML 基础的基石之一。我们的 AIStor 经过全新设计，旨在提供行业领先的性能、可扩展性和简单性。它使企业能够处理 AI/ML 工作负载的数据密集型性质。结合最新一代的 AMD EPYC™ 处理器和 AMD Instinct™ GPU，AIStor 能够将 AI/ML 性能提升到一个新的水平。

About

虽然我们的大多数读者都熟悉这两家公司，但对于那些不熟悉的公司，以下是每家公司的简要概述：

MinIO AIStor

MinIO AIStor 是一种高性能、软件定义的对象存储系统，旨在满足 AI/ML 工作负载的需求。随着数据量的持续爆炸式增长，对象存储已成为存储非结构化和半结构化数据的最有效且可扩展的方式。MinIO 通过优化对象存储以实现高吞吐量、低延迟和大规模可扩展性（AI/ML 的关键要素）更进一步。凭借高性能并行 I/O、EB 级可扩展性、高数据弹性和完整性以及完全 s3 兼容性等长期功能，以及 AIStor 引入的新功能（如 promptObject 和 AIHub），企业可以为其 AI 驱动型应用程序解锁新的效率和功能水平。

AMD

AMD 凭借其最新一代 AMD EPYC 处理器和 AMD Instinct MI300 系列加速器，在 AI 和 ML 领域取得了重大进展。AMD 在芯片设计方面的进步，例如 AI 优化架构和可扩展架构，专注于提供高性能、能效和成本效益——这些都是提供训练大型模型、运行实时推理和处理存储在 MinIO 等对象存储系统中的大量非结构化数据所需的计算能力的关键因素。

AMD + MinIO：重新定义 AI/ML 性能

MinIO 的高性能对象存储与尖端的 AMD 处理器和加速器相结合，改变了 AI/ML 工作负载的游戏规则。让我们深入了解这种合作如何提高关键 AI/ML 使用案例的性能：

AI/ML 模型训练

训练 AI/ML 模型，尤其是深度学习模型，需要强大的计算能力和对大量数据集的访问。计算基础设施和存储层的性能对于减少训练时间和提高模型准确性至关重要。MinIO 的 AIStor 具有高吞吐量并行 I/O 功能，确保 TensorFlow 和 PyTorch 等 AI/ML 框架能够高效访问和处理存储在对象存储中的大型数据集。AMD EPYC 处理器具有高内核数和大内存带宽，可加速模型训练的计算方面，而 AMD Instinct GPU 则通过大规模并行性进一步加快训练速度。高频第 5 代 AMD EPYC CPU 型号的提升频率高达 5GHZ，擅长实现 GPU 加速的系统性能。MinIO 和 AMD 共同寻求消除存储和计算方面的瓶颈，实现超快的模型训练周期和硬件资源的高效利用。这对于使用 GPT、BERT 或其他需要高数据吞吐量和密集计算的深度学习架构等大规模模型的组织来说尤其有价值。

数据预处理和特征工程

在训练 AI/ML 模型之前，必须通过称为数据预处理的过程来清理、转换和准备原始数据。此步骤通常是 I/O 密集型的，因为需要并行读取、写入和处理大量非结构化数据。MinIO 的对象存储提供了处理这些 I/O 需求所需的吞吐量和可扩展性。通过使用高度分布式的架构，MinIO 确保数据预处理作业可以跨多个节点水平扩展，从而减少延迟并提高数据管道的整体效率。最新的 AMD 处理器通过提供执行复杂特征工程任务所需的计算能力来补充这一点。AMD EPYC 处理器的高内存带宽确保可以快速处理大型数据集，而处理器的 I/O 功能允许在存储和计算资源之间实现高效的数据传输。

大规模推理

训练模型后，下一个挑战是对传入的数据流运行推理，通常是实时的。推理工作负载通常是计算密集型的，需要快速访问存储在对象存储中的数据，以及高速计算资源才能及时提供预测。MinIO 以低延迟提供数据的能力对于实时推理任务至关重要。无论数据是图像、视频、文本还是传感器数据，MinIO 的 AIStor 都能确保推理模型可以毫不拖延地访问所需的输入。AMD Instinct GPU 凭借其针对推理工作负载的优化架构，可加速该过程，使组织能够并行运行大规模推理作业，同时保持较短的响应时间。这种组合对于自动驾驶汽车、医疗保健诊断和实时金融交易等领域的 AI/ML 应用特别有益，在这些领域中，毫秒级可以产生重大差异。

实际用例

MinIO 和 AMD 的合作已经为在各行各业运行 AI/ML 工作负载的组织带来了价值。以下是一些示例：

医疗

在医疗保健领域，AI 正用于诊断、药物发现和个性化医疗。实时处理医学图像、遗传信息和患者记录的大型数据集的能力对于提供准确和及时的见解至关重要。MinIO 的对象存储解决方案与 AMD 处理器和加速器配合使用，使医疗保健组织能够存储和处理大量非结构化数据，确保 AI/ML 模型能够得到有效训练和部署。例如，医学成像分析中使用的 AI 模型既需要高性能存储来访问大型图像数据集，也需要强大的计算资源来实时运行推理。

自动驾驶汽车

自动驾驶汽车严重依赖 AI/ML 模型来处理传感器数据、做出决策和导航复杂的环境。这些模型需要大量的训练数据，包括图像、视频和 LiDAR 数据，所有这些都必须得到有效存储和处理。MinIO 的可扩展对象存储与 AMD 高性能 CPU 和 GPU 相结合，为存储和处理这些数据提供了必要的基础设施。通过实现更快的训练和实时推理，这种组合有助于加速自动驾驶技术的发展。

金融服务

在金融服务行业，AI/ML 用于从欺诈检测到算法交易的所有领域。这些应用程序需要实时数据处理和低延迟推理来提供准确的预测和见解。MinIO 的高吞吐量对象存储和强大的基于 AMD 技术的计算基础设施使金融机构能够存储和处理海量数据集，从而实现更快的模型训练和实时决策。这种组合对于高频交易特别有价值，在高频交易中，毫秒级可以转化为可观的财务收益。

为 AI/ML 的未来做好准备

随着 AI/ML 的不断发展，对存储和计算基础设施的需求只会增加。MinIO 和 AMD 之间的合作为组织提供了强大的解决方案来满足这些需求，提供令人印象深刻的性能、可扩展性和简单性。通过将 MinIO 的高性能对象存储与 AMD EPYC 处理器和 AMD Instinct GPU 相结合，组织可以释放其 AI/ML 工作负载的全部潜力，实现更快的训练、实时推理和更好的硬件资源利用率。无论是从事尖端的 AI 研究，还是在生产中部署 AI 驱动的应用程序，MinIO 和 AMD 都为企业提供了在 AI/ML 时代取得成功所需的基础。