¿Qué es el almacenamiento AI?

La innovación de la IA se está acelerando rápidamente y los proyectos de IA requieren una arquitectura de almacenamiento que pueda adaptarse a la expansión del crecimiento de datos y ofrecer el rendimiento, la escalabilidad y el acceso de baja latencia que exigen las cargas de trabajo impulsadas por IA.

Según un estudio de Precedence Research, se estima que el mercado global de almacenamiento impulsado por IA crecerá de 35.950 millones de dólares en 2025 a aproximadamente 255.240 millones de dólares en 2034. El índice de crecimiento anual compuesto estimado (CAGR) es de 24.42 %.¹ La integración acelerada de IA y ML, junto con el aumento de los casos de uso de almacenamiento AI en todas las industrias, está impulsando el crecimiento del mercado.

Las empresas están modernizando su infraestructura de almacenamiento de datos para aprovechar el potencial empresarial de la IA, el ML y los analytics avanzados. Sin embargo, se enfrentan al desafío de los datos y las cargas de trabajo distribuidos en múltiples regiones, el mayor tiempo necesario para el entrenamiento de la IA y las cargas de trabajo de inferencia. A estos problemas, se suma el costo y la escasez de recursos bajo demanda, como las unidades de procesamiento de gráficos (GPU). 

Según un estudio del IBM Institute for Business Value (IBV), el 62 % de los ejecutivos espera utilizar la IA en todas sus organizaciones en un plazo de 3 años. Sin embargo, solo el 8 % dijo que su infraestructura de TI satisface todas sus necesidades de IA.

De cara al futuro, solo el 42 % de los encuestados cree que esta infraestructura puede gestionar los volúmenes de datos y calcular las demandas de los modelos avanzados de IA. Del mismo modo, solo el 46 % espera que admita la inferencia en tiempo real a escala.

Las cargas de trabajo de la IA requieren sistemas que puedan reducir los cuellos de botella en el procesamiento de datos, que ralentizan el entrenamiento, el ajuste y la inferencia de los modelos. También necesitan sistemas de almacenamiento escalables para gestionar conjuntos de datos cada vez más grandes, especialmente los relacionados con la IA generativa y las cargas de trabajo de modelos de lenguaje grandes (LLM).

Para satisfacer estas demandas, el almacenamiento AI puede integrarse perfectamente con las infraestructuras de código abierto y ML propietario y aprendizaje profundo a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API). Esta capacidad acelera el entrenamiento de LLM, el desarrollo de modelos y mejora el rendimiento general en todo el sistema de IA.

Para aprender más, consulte: “Infraestructura para la IA: por qué es importante el almacenamiento”.

El almacenamiento de datos tradicional se utiliza para aplicaciones de negocio generales, mientras que el almacenamiento AI proporciona la base para entrenar y ejecutar modelos de IA intensivos en datos de forma eficiente y rentable.

Si bien el almacenamiento de información tradicional se ocupa de datos estructurados y no estructurados, está diseñado para cargas de trabajo típicas del negocio con patrones predecibles, no para modelos de entrenamiento en sistemas distribuidos y ejecución de inferencia a escala.

El almacenamiento AI se refiere a los sistemas utilizados para almacenar y gestionar datos para entrenar y ejecutar sistemas de infraestructura de IA, incluidos data lakes, almacenamiento en la nube y bases de datos. Maneja grandes volúmenes de datos no estructurados (por ejemplo, imágenes, audio, video, datos de sensores).

Este tipo de datos requieren un almacenamiento que ofrezca un alto número de IOPS (operaciones de entrada/salida por segundo) y una baja latencia, especialmente durante el entrenamiento y la inferencia de modelos.

En resumen, la diferencia clave entre el almacenamiento tradicional y el almacenamiento AI se reduce a las especificaciones de la carga de trabajo. El almacenamiento tradicional se diseñó para operaciones constantes y predecibles, mientras que las cargas de trabajo de IA tienen requisitos únicos y exigentes a lo largo de todo su ciclo de vida.

Cada etapa del ciclo de vida del sistema de IA(ingesta de datos, entrenamiento, inferencia y actualizaciones de modelos) tiene necesidades de almacenamiento únicas, que exigen petabytes de capacidad de almacenamiento y memoria de alta velocidad.

El almacenamiento AI utiliza pipelines de datos para facilitar el flujo continuo de datos, desde la recopilación hasta el preprocesamiento y el consumo de modelos. Utiliza arquitecturas escalables, que incluyen almacenamiento de objetos y sistemas de archivos paralelos, que procesan datos en paralelo en múltiples nodos de almacenamiento. Esta capacidad permite que las aplicaciones de IA manejen datos en tiempo real a la alta velocidad requerida.

Para equilibrar el costo y el rendimiento, el almacenamiento AI suele implicar niveles de almacenamiento. Los datos a los que se accede con frecuencia (nivel caliente) se almacenan en caché de alta velocidad y almacenamiento flash, mientras que los datos menos críticos (tibios o fríos) se almacenan en tecnologías de almacenamiento más económicas y lentas para su conservación a largo plazo.

• Almacenamiento basado en memoria flash: el almacenamiento AI se basa en unidades de estado sólido (SSD). Estos SSD son dispositivos de almacenamiento basados en semiconductores que generalmente usan memoria flash NAND para lograr alto rendimiento, baja latencia y alta producción para procesar conjuntos de datos para entrenamiento e inferencia.

• Diseño de un solo nivel: la mayoría de las soluciones de almacenamiento AI utilizan una arquitectura de un solo nivel, lo que proporciona un entorno consolidado y unificado para los datos de acceso frecuente. Este tipo de arquitectura admite almacenamiento flash o SSD para una baja latencia y un alto rendimiento de E/S.

• Memoria de alto ancho de banda (HBM): las GPU de centro de datos, CPU, aceleradores y algunas SSD utilizan HBM para permitir una transferencia de datos de alto rendimiento con un consumo energético menor que la memoria dinámica de acceso aleatorio (DRAM), una arquitectura de memoria más tradicional.

• Tecnología NVMe (memoria expresa no volátil): NVMe, un protocolo diseñado para la transferencia de datos altamente paralela, desempeña un papel crucial en el almacenamiento AI. Las SSD de NVMe y el almacenamiento en red (NVMe-oF) tienen la velocidad, la programabilidad y la capacidad necesarias para admitir el procesamiento paralelo masivo en cargas de trabajo de IA. 

• Repositorios de datos: el almacenamiento AI usa plataformas de datos y servicios de datos (por ejemplo, data lakes, almacenes, lakehouses) para crear un entorno centralizado para datos sin procesar y no estructurados. Este proceso rompe los silos y elimina la necesidad de mover datos entre sistemas.

• Tecnologías de reducción de datos: las técnicas de deduplicación de datos, compresión y organización por niveles de los datos minimizan el footprint de almacenamiento y los costos de una organización, al tiempo que mantienen el acceso de alto rendimiento necesario para las cargas de trabajo de IA.

• Entornos escalables: el almacenamiento AI se despliega mediante el uso de modelos de infraestructura escalable y de alto rendimiento, como nube híbrida, on premises, centros de datos de hiperescala y entornos periféricos.

El almacenamiento AI ofrece beneficios clave que optimizan los flujos de trabajo y el rendimiento de la infraestructura de IA, incluyendo:

• Rendimiento acelerado por GPU: admite aplicaciones y cargas de trabajo aceleradas por GPU, ofreciendo el rendimiento necesario para el entrenamiento y la inferencia de IA.

• Acceso unificado a los datos: proporciona acceso a archivos, volúmenes y objetos en fuentes de datos dispares, incluidos entornos de almacenamiento tradicionales, en la nube y periféricos, lo que elimina la necesidad de mover datos entre sistemas.

• Accesibilidad de datos sin movimiento: permite el acceso a datos en múltiples plataformas y ubicaciones sin moverlos físicamente, reduciendo duplicaciones y costos de red.

• Protección de datos automatizada: proporciona datos que utilizan políticas y métodos de protección, como el cifrado, en todos los entornos, lo que garantiza la protección de los conjuntos de datos de IA a lo largo de su ciclo de vida.

• Integración de nube híbrida: conecta los datos del centro de datos con los recursos de la nube pública, lo que mejora la colaboración entre aplicaciones y aporta mayor agilidad a las cargas de trabajo de IA.

• Gestión de almacenamiento simplificada: ofrece escalabilidad integrada, automatización y operaciones simplificadas, lo que reduce la complejidad de las iniciativas de IA.

• Optimización de costos: elimina los silos de datos y la duplicación, al tiempo que fusiona los recursos informáticos y de almacenamiento para reducir los costos de infraestructura sin comprometer el rendimiento de la IA.

El almacenamiento AI desempeña un papel crucial en flujos de trabajo diversos e intensivos en datos de IA, ML y computación de alto rendimiento (HPC). Además, se presentan algunos casos de uso específicos de la industria:

• Venta minorista

• Atención médica

• Finanzas

• Entretenimiento

• Manufactura

• Seguros

Los minoristas utilizan el almacenamiento AI para gestionar grandes volúmenes de datos y metadatos generados por transacciones de venta, interacciones con clientes, redes sociales y dispositivos IoT. Este proceso permite la optimización de inventario en tiempo real, recomendaciones personalizadas y forecasting de la demanda.

En la atención médica, el almacenamiento AI acelera el descubrimiento de fármacos y respalda el apoyo a las decisiones clínicas a través de IA (por ejemplo, NVIDIA BioNeMo, IBM® watsonx) mientras maneja enormes conjuntos de datos genómicos, archivos de imágenes médicas y registros electrónicos de salud.

Los bancos y otras instituciones financieras dependen del almacenamiento AI escalable para gestionar enormes cantidades de datos procedentes de volúmenes de transacciones. Esto permite a los algoritmos de machine learning detectar patrones y anomalías en millones de transacciones en tiempo real, lo que facilita la detección de fraude y la personalización de los servicios bancarios.

Los servicios de transmisión como Netflix y Amazon utilizan el almacenamiento de datos de IA para procesar los datos del historial de visualización a escala, lo que permite motores de recomendación en tiempo real que ofrecen contenido personalizado.

El almacenamiento AI proporciona gestión de datos para sensores y máquinas en todas las plantas de fábrica. Esta infraestructura permite el mantenimiento predictivo, optimiza las cadenas de suministro y automatiza el control de calidad en tiempo real.

El almacenamiento AI admite la suscripción automatizada y el procesamiento de reclamaciones al permitir un acceso rápido a documentos, fotos y datos no estructurados. Este enfoque permite que los modelos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y reconocimiento de imágenes aceleren la evaluación de riesgos y agilicen la resolución de reclamaciones.