मिनिओ ने एनवीडिया जीपीयू के लिए तैयार एक पेटाबाइट-स्केल मेमकेवी कैशिंग सिस्टम विकसित किया है, जो इसके एआईस्टोर ऑब्जेक्ट स्टोरेज प्लेटफॉर्म के शीर्ष पर तैनात किया गया है।
अनुमान लगाने वाले जीपीयू क्लस्टर को संदर्भ, वेक्टरकृत टोकन और मध्यवर्ती कुंजी-मूल्य (केवी) जोड़े को संग्रहीत करने के लिए उच्च-बैंडविड्थ मेमोरी (एचबीएम) की आवश्यकता होती है। एक बार जब GPU HBM संतृप्त हो जाता है, तो डेटा CPU DRAM और NVMe SSDs तक पहुंच जाता है, जिसे Nvidia BlueField-4 (BF4) DPUs द्वारा प्रबंधित किया जाता है। जब ये स्तर क्षमता तक पहुँच जाते हैं, तो MiniIO AIStor अंतिम स्टोरेज बैकअप के रूप में कार्य करता है। एनवीडिया का एसटीएक्स आर्किटेक्चर इस मल्टी-लेयर कैश पदानुक्रम को नियंत्रित करता है, और मेमकेवी बेहतर पैमाने पर जीपीयू क्लस्टर में लगातार, साझा संदर्भ प्रदान करने के लिए मानक का अनुपालन करता है।
एबी पेरियासामी, मिनिओ के सह-संस्थापक और सह-सीईओ, ने टिप्पणी की: "उद्योग वर्षों से संदर्भ हानि पर ध्यान दे रहा है क्योंकि, छोटे पैमाने पर, आप पुनर्गणना कर को अवशोषित कर सकते हैं। हाइपरस्केलर्स और नियोक्लाउड के लिए आज के उच्च जीपीयू घनत्व पर, यह अब व्यवहार्य नहीं है।
उत्पन्न संदर्भ की पुनः गणना करने से शक्ति बर्बाद होती है; हजारों जीपीयू वाले क्लस्टर के लिए, यह मौलिक संरचनात्मक अक्षमता पैदा करता है। बड़े पैमाने पर अनुमान के लिए उद्देश्य-निर्मित बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है, और मेमकेवी को विशेष रूप से इस डेटा पथ के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पहली बार, मिनिओ पारंपरिक बाहरी भंडारण से मिलीसेकंड देरी से बचने के लिए, माइक्रोसेकंड-स्तर विलंबता मिलान अनुमान वर्कफ़्लो पर संपूर्ण जीपीयू क्लस्टर के लिए साझा संदर्भ पूल सक्षम करता है। पर्याप्त कैश स्तरों के बिना, GPU बार-बार संदर्भ पुनर्गणना पर संसाधनों को बर्बाद करते हैं।
128K-टोकन संदर्भ लंबाई के साथ 128-जीपीयू परिनियोजन में, मेमकेवी ने उत्पादन भार के तहत समय-से-पहले-टोकन में सुधार किया और जीपीयू उपयोग को 50% से बढ़ाकर 90% से अधिक कर दिया, जिससे अनुमानित $ 2 मिलियन वार्षिक गणना लागत बचत हुई।
एनवीडिया एसटीएक्स आर्किटेक्चर के उद्देश्य से निर्मित, मेमकेवी एनवीडिया डायनेमो और एनआईएक्सएल कैशिंग टूल का समर्थन करता है। यह SSD-स्तर की लागत पर साझा संदर्भ मेमोरी की पेटाबाइट वितरित करता है, GPU कंप्यूट संसाधनों से कैश स्केलिंग को अलग करता है। इसकी मुख्य विशेषताएं नीचे सूचीबद्ध हैं:
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मूल BF4 STX समर्थन: STX इंफ्रास्ट्रक्चर के भीतर ARM64 बाइनरी के रूप में चलता है, अलग x86 स्टोरेज सर्वर के बजाय स्टोरेज में एम्बेडेड होता है।
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एंड-टू-एंड आरडीएमए परिवहन: पारंपरिक फ़ाइल और ऑब्जेक्ट स्टोरेज प्रोटोकॉल को दरकिनार करते हुए, आरडीएमए के माध्यम से जीपीयू मेमोरी और एनवीएमई के बीच केवी कैश को स्थानांतरित करता है।
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GPU-अनुकूलित ब्लॉक आकार: पुराने 4 केबी स्टोरेज ब्लॉक के बजाय, जीपीयू थ्रूपुट मांगों के लिए 2-16 एमबी ब्लॉक का उपयोग करता है।
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तार-गति प्रदर्शन: भौतिक फैब्रिक थ्रूपुट को अधिकतम करने के लिए एनवीडिया स्पेक्ट्रम-एक्स ईथरनेट और PCIe Gen6 के लिए अनुकूलित।
MemKV सीधे NVMe SSDs से RDMA पर AI पाइपलाइनों में डेटा स्थानांतरित करता है, HTTP ओवरहेड, फ़ाइल सिस्टम अनुवाद और इंटरमीडिएट स्टोरेज सर्वर को समाप्त करता है।
मिनिओ प्रतिद्वंद्वी संदर्भ मेमोरी समाधानों को दो प्रकारों में वर्गीकृत करता है: गैर-साझा करने योग्य स्थानीय एनवीएमई (जी 3) और सामान्य प्रयोजन साझा भंडारण (जी 4)। यह MemKV को एक उद्देश्य-निर्मित G3.5 टियर के रूप में रखता है, जो खुद को सामान्य भंडारण उत्पादों से अलग करता है।
फर्म इस बात पर जोर देती है कि पुराने विक्रेताओं की G3.5 पेशकश अभी भी अनावश्यक प्रोटोकॉल नोड्स, मेटाडेटा सेवाओं और फ़ाइल अनुवाद परतों को बरकरार रखती है। ये परतें प्रशिक्षण डेटा और मॉडल भार के लिए स्थायित्व और स्थिरता सुनिश्चित करती हैं, फिर भी वे 2-16 एमबी डेटा ब्लॉक के लिए अनुकूलित अल्पकालिक, पुन: गणना योग्य केवी कैश के लिए अनावश्यक हैं।
हार्डवेयर RAID विक्रेता GRAID और स्टोरेज फर्म WEKA STX-संगत KV कैश समाधान भी प्रदान करते हैं। स्टोरेज विक्रेताओं की एक विस्तृत श्रृंखला एनवीडिया एसटीएक्स का समर्थन करती है, जिसमें क्लाउडियन, डेल, डीडीएन, एवरप्योर, हैमरस्पेस, हिताची वंतारा, एचपीई, लाइटबिट्स/स्केलफ्लक्स, नेटएप, न्यूटैनिक्स, पीक: एआईओ, प्लियोप्स और वीएएसटी डेटा शामिल हैं।
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