AI inovacijų pagreitinimas perstruktūravo pramonę visame pasaulyje, skatindamas paklausą aukšto našumo saugojimo sprendimams. Inovacijos, tokiomis kaip generatyvinis dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis, didina įrenginių galimybes, nuo išmaniuju telefonų ir kompiuterių iki automobilių sistemų, duomenų centrų ir pramoninių valdymo sistemų.
Kadangi dirbtinis intelektas tampa vis svarbesnis tiek modelių mokymui, tiek modelių formatavimui, greitas duomenų gavimas ir saugus saugojimas yra esminiai. Atsižvelgiant į šį tendenciją, pasaulio pirmaujantis NAND Flash valdiklių ląstelių tiekėjas, turintis išsamią produktų strategiją ir rinkos požiūrį, yra pasirengęs padėti klientams pasinaudoti šiomis atsiveriančiomis galimybėmis.
Saugojimo technologijos svarbą pabrėžė penkių pagrindinių veiksnių analizė, atlikta NAND Flash valdiklių ląstelių įmonės generalinio direktoriaus. Pirmasis veiksnys yra eksponentiškas auginimas dirbtinio intelekto technologijose, reikalaujantis atitinkamo saugojimo poreikio didėjimo. Antra, dirbtinio intelekto taikymo plečiantis reikia saugojimo sistemų, gebančių greitai pasiekti duomenis, turinčias didelį talpumą ir patikimą veikimą.
Trečiasis veiksnys, plačiai naudojantis dirbtiniu intelektu, padidino poreikį jautriems duomenims apsaugoti, nurodydamas, kad reikalingos saugojimo sistemos su tvirta šifravimu ir prieigos kontrolėmis. Ketvirtasis veiksnys – nuolatiniai saugojimo technologijos proveržiai suteikia inovatyvių sprendimų dirbtinio intelekto saugojimo iššūkiams, įskaitant tokiuos kaip QLC NAND flash atmintis, NVMe protokolas ir PCIe Gen5 technologijos pažanga. Galiausiai, duomenų centrų ir debesų paslaugų sritis kenčia nuo nesiliaujančio poreikio geresniam saugojimo veikimui ir talpai, skatinamai dirbtinio intelekto ir didelių duomenų taikymų, išplečiant rinką enterprise lygio saugojimo sprendimams.
Generalinis direktorius pabrėžia, kad ilgalaikiai partnerystės santykiai su pramonės veikėjais leidžia įmonei suprasti ir atitikti klientų poreikius su saugojimo sprendimais, pritaikytais konkrečioms taikymo sritims. Inovatyvūs elementai, tokie kaip zoninė UFS technologija, segreguoja panašius duomenis į tuos pačius saugojimo blokus, gerindami įrenginių veikimą ir našumą. Atitikti šiuos ir kitus atsiveriančius reikalavimus reikalauja produktų strategijos, specializuotų dizaino paslaugų ir organizacinio pertvarkymo, siekiant pasiūlyti pritaikytus sprendimus.
Atsakymas į tai yra viso produkto asortimento palaikymas naudojant QLC, atitikdamas didelio saugojimo talpų poreikį ir išlaikantis esminį efektyvų išsivežimą. Specializuodama savo organizacinę struktūrą, įmonė nustatė skirtingas skyrių dalis, kurios sutelkė dėmesį į skirtingus dirbtinio intelekto epochos iššūkius. Šis strateginis požiūris leidžia įmonei patenkinti skirtingų rinkų kintančius reikalavimus – nuo vartotojų įrenginių iki automobilinių, pramoninių ir įmoninių taikymų – skelbia plačiai paplitusių išbandytų ir patikimų saugojimo sprendimų priėmimą.
Aukštųjų greičių dirbtinio intelekto kūrimo ir išankstinių saugojimo sprendimų simbiozė
AI kūrimo ir išankstinių saugojimo sprendimų jungtis grindžiama būtinybe greitai pasiekti didesnius duomenų rinkinius. Kadangi AI karkasai tampa sudėtingesni, jiems reikalingi nei didesni duomenų kiekiai, nei greitesnis prieiga prie šių duomenų. Šis simbiozinis ryšys lemia daugelį aktualių klausimų, pagrindinių iššūkių ir galimų ginčų taškų:
1. Kokie pagrindiniai saugojimo reikalavimai AI kūrimui yra svarbūs?
AI kūrimas reikalauja saugojimo sprendimų, kurie siūlo aukšto greičio duomenų perdavimą, didelį talpą, patikimumą ir duomenų vientisumą. Greitas duomenų surinkimas yra kritiškas AI modelių mokymui, tuo metu saugus ir patikimas saugojimas užtikrina, kad duomenys, naudojami AI sistemų, lieka nepasikeistų ir apsaugoti nuo nepageidaujamo prieigos.
2. Kaip AI inovacijos skatina pažangas saugojimo technologijoje?
AI skaičiavimo reikalavimai – tokiems dalykams kaip didelių duomenų rinkinių apdorojimas ir realaus laiko įžvalgų teikimas – išstumia esamų saugojimo technologijų ribas, rezultatuose nuolatiniuose naujovęs. Pavyzdžiui, tokiems dalykams kaip greitesnių nekintančiosios atminties išraiškos (NVMe) protokolų plėtra, didėjantis vietoj tradicinių sunkiųjų diskų (HDD) solid-state disko (SSD) įsiskverbimas ir naujų atminties technologijų pateikimas, tokių kaip „Intel“ Optane.
Pagrindiniai iššūkiai:
– Duomenų saugumas: Kadangi AI sistemos tvarko vis jautresnius ir asmeninius duomenis, saugojimo sprendimai turi įtraukti pažangius šifravimus ir apsaugos priemones, kad būtų apsaugota nuo pažeidimų.
– Mastabilumas: Saugojimo sprendimai turi būti galimi sparčiai ir efektyviai mastauti, kad būtų galima pritaikyti didžiuliam išaugusių duomenų, kuriuos generuoja AI taikymai, augimui.
– Delsva: Delsvaio minimizavimas duomenų pasiekime yra kritiškas AI taikymams, reikalaujantiems realaus laiko tvarkymo, pavyzdžiui, autonominiams transporto priemonėms ar finansiniams prekybos sistemoms.
Ginčai:
– Prieiga ir nuosavybė: Su AI kūrimu labai remiantis dideliais duomenų rinkiniais, kyla klausimai apie duomenų nuosavybę, teisę gauti prieigą prie jų ir etinius naudojimo aspektus.
– Finansuojami AI tyrimai: Gali kilti rūpesčių dėl būrio AI kūrimo ar tyrimo rezultatų šališkumo, kai saugojimo sprendimai yra remiami ar paveikiami tam tikromis bendrovėmis, turinčiomis sutelktą dėmesį.
Privalumai:
– Pagerintas našumas: Pažangūs saugojimo sprendimai reiškia greitesnį ir efektyvesnį AI modelių kūrimą, dėl ko įvyksta greitesnės inovacijų ciklų.
– Pagerinta patikimumas: Patikimumas yra kritiškas AI taikymams, ir pažangios saugojimo technologijos siūlo sprendimus su geresne klaidų tolerancija ir duomenų apsauga.
Nepatogumai:
– Kaina: Pažangūs saugojimo sprendimai gali būti brangesni, kas gali paveikti mažesnes organizacijas ar pradedančius startup’us, kurie neturi didelių įmonių kapitalo.
– Sudėtingumas: Kadangi saugojimo sprendimai tampa sudėtingesni, gali būti reikalinga specializuota žinios, kad juos efektyviai naudotumėte, sukurdami įgūdžių spragą darbo jėgoje.
Norėdami gauti daugiau informacijos apie dirbtinį intelektą ir saugojimo sprendimus, rekomenduojama aplankyti patikimus technologijų naujienų ir pramoninių analizių domenus, tokius kaip:
– IBM
– NVIDIA
– Intel
Šie nuorodos veda į pagrindinius įmonių domenus, kurios aktyviai dalyvauja dirbtinio intelekto ir saugojimo technologijų plėtros srityje; tikrinant jų naujausius tyrimus, produktų išleidimus ir rinkos įžvalgas, galite geriau suprasti šios srities dabartines inovacijas ir iššūkius.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com