O que é armazenamento para IA?

A inovação em IA está se acelerando rapidamente, e os projetos de IA exigem uma arquitetura de armazenamento que possa acomodar o crescimento exponencial dos dados e, ao mesmo tempo, fornecer o desempenho, a escalabilidade e o acesso de baixa latência que as cargas de trabalho orientadas por IA demandam.

De acordo com um estudo da Precedence Research, estima-se que o mercado global de armazenamento impulsionado por IA cresça de USD 35.95 bilhões em 2025 para aproximadamente USD 255.24 bilhões até 2034. A taxa de crescimento anual composta (CAGR) estimada é de 24,42%.¹ A integração acelerada da IA e de ML, juntamente com o aumento dos casos de uso de armazenamento para IA nos setores, está impulsionando o crescimento do mercado.

As empresas estão modernizando sua infraestrutura de armazenamento de dados para aproveitar o potencial de negócios da IA, do ML e das análises avançadas. No entanto, são desafiadas por dados e cargas de trabalho distribuídos em várias regiões, o maior tempo necessário para o treinamento de IA e a inferência das cargas de trabalho. A esses problemas, somam-se o custo e a escassez de recursos sob demanda, como unidades de processamento gráfico (GPUs).

De acordo com um estudo do IBM Institute for Business Value (IBV), 62% dos executivos esperam usar IA em suas organizações dentro de 3 anos. No entanto, apenas 8% afirmaram que sua infraestrutura de TI atende a todas as suas necessidades de IA.

Olhando para o futuro, apenas 42% dos entrevistados acreditam que essa infraestrutura consegue gerenciar os volumes de dados e as demandas computacionais de modelos de IA avançados. Da mesma forma, apenas 46% esperam que ela ofereça suporte à inferência em tempo real e em escala.

As cargas de trabalho de IA exigem sistemas capazes de reduzir os gargalos do processamento de dados, o que retarda o modelo de treinamento, o ajuste fino e a inferência. Elas também necessitam de sistemas de armazenamento escaláveis para lidar com conjuntos de dados cada vez maiores, especialmente aqueles associados a cargas de trabalho de IA generativa e grandes modelos de linguagem (LLM).

Para atender a essas demandas, o armazenamento para IA pode se integrar sem dificuldades a frameworks de ML proprietários de código aberto e e deep learning por meio de interfaces de programação de aplicativos (APIs). Esse recurso acelera o treinamento do LLM, o desenvolvimento de modelos e aprimora o desempenho geral em todo o sistema de IA.

Para saber mais, confira: "Infraestrutura para IA: por que o armazenamento é importante".

O armazenamento de dados tradicional é usado para aplicativos de negócios gerais, enquanto o armazenamento para IA fornece a base para o treinamento e execução de modelos de IA complexos e com uso intensivo de dados de forma eficiente e econômica.

Embora o armazenamento tradicional lide com dados estruturados e não estruturados, ele é projetado para cargas de trabalho comerciais típicas com padrões previsíveis, não para o treinamento de modelos em sistemas distribuídos e na execução de inferência em escala.

O armazenamento para IA refere-se aos sistemas usados para armazenar e gerenciar dados para o treinamento e execução de sistemas de infraestrutura de IA, incluindo data lakes, armazenamento em nuvem e bancos de dados. Ele lida com grandes volumes de dados não estruturados (por exemplo, imagens, áudio, vídeo, dados de sensores).

Esses tipos de dados exigem um sistema de armazenamento que forneça uma alto IOPS (operações de entrada/saída por segundo) e ultrabaixa latência, especialmente durante o treinamento e a inferência do modelo.

Em suma, a principal diferença entre o armazenamento tradicional e o armazenamento para IA se resume às especificações da carga de trabalho. O armazenamento tradicional foi criado para operações consistentes e previsíveis, enquanto as cargas de trabalho de IA têm requisitos exclusivos e exigentes em todo o seu ciclo de vida.

Cada etapa do ciclo de vida do sistema de IA (ingestão de dados, treinamento, inferência e atualizações do modelo) tem necessidades de armazenamento únicas, exigindo petabytes de capacidade de armazenamento e memória de alta velocidade.

O armazenamento para IA utiliza pipelines de dados para facilitar o fluxo contínuo de dados, desde a coleta até o pré-processamento e o consumo do modelo. Ele usa arquiteturas escaláveis, incluindo Object Storage e sistemas de arquivos paralelos, que processam dados em paralelo em vários nós de armazenamento. Esse recurso permite que as aplicações de IA lidem com dados em tempo real na alta velocidade necessária.

Para equilibrar custo e desempenho, o armazenamento para IA normalmente envolve camadas de armazenamento. Os dados acessados com frequência (camada quente) são armazenados em cache de alta velocidade e armazenamento flash, enquanto os dados menos críticos (quentes ou frios) são armazenados em tecnologias de armazenamento mais lentas e econômicas para uma retenção de longo prazo.

• Armazenamento baseado em flash: o armazenamento para IA depende de unidades de estado sólido (SSDs). Essas SSDs são dispositivos de armazenamento baseados em semicondutores que normalmente usam memória flash NAND para um alto desempenho, baixa latência e alta taxa de transferência para processar conjuntos de dados para treinamento e inferência.

• Design de camada única: a maioria das soluções de armazenamento para IA usa uma arquitetura de camada única, fornecendo um ambiente consolidado e unificado para os dados acessados com frequência. Esse tipo de arquitetura oferece suporte ao armazenamento flash ou em SSD para uma baixa latência e alto desempenho de E/S.

• Memória de alta largura de banda (HBM): GPUs, CPUs , aceleradores e alguns SSDs de data centers usam HBM para permitir a transferência de dados de alta velocidade com menor consumo de energia do que a memória de acesso aleatório dinâmica (DRAM), uma arquitetura de memória mais tradicional.

• Tecnologia NVMe (memória rápida não volátil): NVMe, um protocolo projetado para a transferência de dados altamente paralela, que desempenha um papel crucial no armazenamento para IA. Os SSDs NVMe e o armazenamento em rede (NVMe-oF) têm a velocidade, a programabilidade e a capacidade necessárias para a compatibilidade com o processamento paralelo massivo nas cargas de trabalho de IA.

• Repositórios de dados: o Armazenamento para IA utiliza plataformas e serviços de dados (por exemplo, data lakes, warehouses, lakehouses) para criar um ambiente centralizado para os dados brutos e não estruturados. Esse processo elimina os silos e a necessidade de migrar os dados entre os sistemas.

• Tecnologias de redução de dados: as técnicas de deduplicação, compressão e classificação de dados minimizam a pegada de carbono e os custos de armazenamento de uma organização, mantendo o acesso de alto desempenho necessário para as cargas de trabalho de IA.

• Ambientes escaláveis: o armazenamento para IA é implementado usando modelos de infraestrutura de alto desempenho e escalável, como a nuvem híbrida, data centers locais em hiperescala e ambientes de edge.

O armazenamento para IA oferece vantagens importantes que otimizam os fluxos de trabalho de IA e o desempenho da infraestrutura, incluindo:

• Desempenho acelerado por GPU: é compatível com aplicações e cargas de trabalho aceleradas por GPU, fornecendo o rendimento necessário para o treinamento e a inferência de IA.

• Acesso unificado a dados: fornece acesso a arquivos, volumes e objetos em fontes de dados díspares, incluindo armazenamento tradicional, nuvem e ambientes de edge, eliminando a necessidade de migrar os dados entre sistemas.

• Acessibilidade de dados sem movimento: permite o acesso aos dados em várias plataformas e locais sem migrá-los fisicamente, reduzindo a duplicação e os custos de rede.

• Proteção automatizada de dados: provisiona dados que usam políticas e métodos de proteção, como criptografia em todos os ambientes, garantindo que os conjuntos de dados de IA estejam protegidos durante todo o ciclo de vida.

• Integração de nuvem híbrida: conecta os dados do data center a recursos de nuvem pública, melhorando a colaboração da aplicação e trazendo maior agilidade às cargas de trabalho de IA.

• Gerenciamento de armazenamento simplificado: oferece escalabilidade integrada, automação e operações simplificadas, reduzindo a complexidade das iniciativas de IA.

• Otimização de custos Elimina os silos e duplicações de dados, além de mesclar os recursos de computação e armazenamento para reduzir os custos de infraestrutura sem comprometer o desempenho da IA.

O armazenamento para IA desempenha um papel crucial em diversos fluxos de trabalho de IA, ML e computação de alto desempenho (HPC) com uma computação intensiva de dados. Mais adiante estão alguns casos de uso específicos do setor:

• Varejo

• Setor de saúde

• Finanças

• Entretenimento

• Manufatura

• Seguros

Os varejistas usam o armazenamento para IA para gerenciar grandes volumes de dados e metadados gerados por transações de vendas, interações com clientes, mídias sociais e dispositivos de IoT. Esse processo permite a otimização de inventário em tempo real, recomendações personalizadas e forecasting de demanda.

Na área da saúde, o armazenamento para IA acelera a descoberta de medicamentos e apoia o suporte à decisão clínica por meio de IA (por exemplo, NVIDIA BioNeMo, IBM® watsonx) enquanto lida com enormes conjuntos de dados genômicos, arquivos de imagens médicas e registros eletrônicos de saúde.

Bancos e outras instituições financeiras dependem do armazenamento para IA escalável para gerenciar grandes quantidades de dados de volumes de transações. Isso permite que os algoritmos de aprendizado de máquina detectem padrões e anomalias em milhões de transações em tempo real, apoiando a detecção de fraudes e serviços bancários personalizados.

Serviços de streaming como Netflix e Amazon utilizam o armazenamento de dados de IA para processar os dados do histórico de visualizações em escala, permitindo mecanismos de recomendação em tempo real que oferecem um conteúdo personalizado.

O armazenamento para IA fornece gerenciamento de dados para sensores e máquinas em toda a fábrica. Essa infraestrutura permite a manutenção preditiva, otimiza cadeias de suprimentos e automatiza o controle de qualidade em tempo real.

O armazenamento para IA é compatível com a subscrição automatizada e o processamento de sinistros, permitindo um rápido acesso a documentos, fotos e dados não estruturados. Essa abordagem permite que o processamento de linguagem natural (NLP) e os modelos de reconhecimento de imagens acelerem a avaliação de riscos e agilizem a liquidação de sinistros.