09.09.2024 Экспертиза, Искусственный интеллектКристофер Тоцци, технологический аналитик Fixate.io, рассказывает на портале ITPro Today, как оптимизированные для искусственного интеллекта решения для хранения данных могут повысить производительность, надежность и экономическую эффективность рабочих нагрузок ИИ, обеспечив необходимое сочетание масштабируемости, скорости и гибкости данных. Вы, возможно, знаете, что для рабочих нагрузок ИИ могут быть полезны специализированные типы вычислительных ресурсов, такие как GPU или FPGA. Но знаете ли вы, что оптимизированная для ИИ система хранения данных также является важным фактором для развертывания экономически эффективных и высокопроизводительных рабочих нагрузок ИИ? Если нет, то вам, возможно, будет интересно узнать, какую роль играет СХД в рабочих нагрузках ИИ, и какие типы СХД могут оптимизировать производительность, надежность и стоимость ИИ. ИИ и хранение данных: основы Как и все типы рабочих нагрузок с постоянным хранением данных, ИИ нуждается в СХД, хотя способы их использования для разных типов рабочих нагрузок ИИ могут различаться. Общие примеры потребностей ИИ в хранении данных включают: Рабочие нагрузки генеративного ИИ нуждаются в хранении обучающих данных, пока модели находятся в процессе обучения. После обучения моделям генеративного ИИ может потребоваться временное хранение данных на время выполнения выводов (это процесс, в ходе которого модели генерируют содержимое на основе новых входных данных). Описательные и прогностические модели ИИ используют СХД ...
читать далее.
