22.11.2024  Экспертиза, Искусственный интеллект, Менеджмент

Рабочие нагрузки, связанные с искусственным интеллектом, доводят традиционные системы хранения данных до пределов их возможностей, требуя нового уровня производительности, пишет на портале The New Stack Дэниел Клайдсдейл-Коттер, CIO компании EchoStor. Рост рабочих нагрузок ИИ кардинально меняет требования к корпоративной инфраструктуре, особенно к архитектуре СХД. Когда организации спешат реализовать ИИ-инициативы, многие обнаруживают, что традиционные подходы к хранению данных не справляются с поддержкой современных рабочих нагрузок ИИ. Это обстоятельство заставляет команды, отвечающие за инфраструктуру, переосмыслить свои стратегии хранения данных до основания. В основе этой трансформации лежит применение графического процессора (GPU) в качестве наиболее важного и дорогостоящего компонента инфраструктурного стека ИИ. Это значительный отход от традиционных корпоративных вычислений, в которых центральные процессор (CPU) и память часто доминировали при определении стоимости систем. Центральная роль GPU меняет наше представление об архитектуре дата-центров, особенно в отношении электропитания, охлаждения, доступа к данным и производительности хранения. Современные рабочие нагрузки ИИ, будь то обучение больших языковых моделей или запуск приложений машинного обучения, требуют огромных объемов данных, доставляемых с беспрецедентной скоростью. Эти требования вызывают волновой эффект во всем инфраструктурном стеке, при этом СХД несут основную нагрузку по поддержанию пиковой ... читать далее.