هوش مصنوعی: راندن نوآوری در راه‌حل‌های ذخیره‌سازی

منظر ذخیره‌سازی داده‌ها در حال تحول چشمگیری است، با فناوری هوش مصنوعی (AI) در رأس آن. در کنفرانس تکنولوژی GPU (GTC 2024) که در ماه میانه مارس 2024 توسط لیدر نیمه‌هادی NVIDIA برگزار شد، گروهی از فروشندگان ذخیره‌سازی به همت برای همکاری توسل کردند. این فروشندگان نوآوری‌های طراحی‌شده برای تسهیل پردازش مجموعه ای از مجموعه داده‌های حجیم مورد استفاده در برنامه‌های هوش مصنوعی را به نمایش گذاشتند، از قدرت واحدهای پردازش گرافیکی (GPUs) برای کاهش موانع ورودی/خروجی بهره گرفته‌اند.

فروشندگان ذخیره‌سازی بر روی ابزارها و پلتفرم‌های اصلی هوش مصنوعی تمرکز دارند از جمله ‘NeMo’ از NVIDIA برای توسعه AI تولیدی، ‘NVIDIA NIM’ برای ارائه خدمات فرعی و معماری مرجعی ‘DGX BasePOD’ اختصاص به برنامه‌های AI را ارائه می‌دهد، که نشان از تمایل صنعت به ایجاد تولید داده‌های پیچیده تر تا جمع‌آوری تنها داده‌هاست. در این میان، تاکید به توسعه مدل‌های ترکیبی AI و نتایج جستجو با استفاده از فناوری Retrieval Augmented Generation (RAG) از NVIDIA برای کاهش احتمال اطلاعات نادرست تولیدی توسط AI.

در مرکز پیام NVIDIA که به وسیله مدیر عامل جنسن هوانگ عنوان شد، یک تغییر معطوف صنعت به سوی تبدیلی که توسط AI پرماژور شده، قرار دارد. شرکت در حال به‌نقطه رساندن GPU جدید خود با نام ‘Blackwell’ مجهز به 208 میلیارد ترانزیستور و توانایی کنترل مدل‌های زبانی گسترده با مصرف پایین توان است. این پیشرفت‌ها که در سیستم‌های سرور NVIDIA نظیر ‘OVX’ و ‘NVIDIA DGX’ ، به همراه معماری DGX BasePOD گنجانده شده‌اند، به یک آینده اشاره می‌کنند که زیرساخت‌های AI گسترده‌تر به صورت پرطرفدارتری میشود.

پیشرفت‌های قابل توجه در راهکارهای ذخیره‌سازی در GTC 2024 آشکار بودند، جایی که شرکت‌هایی چون Cohesity شاهد معرفی دستیار AI خود یعنی ‘Gaia’ بودند که از NIM NVIDIA برای بهره‌گیری از داده‌های پشتیبانی برای آموزش AI بهره می‌برد. DataDirect Networks (DDN) سیستم ذخیره‌سازی ‘AI400X2 Turbo’ خود را فاش ساخت، Dell Technologies پرده برنقاب زیرساخت ‘Dell AI Factory’ خود را برداشت و Hewlett Packard Enterprise (HPE) مسیرنامه خود را برای بهره‌گیری از Blackwell در سیستم‌های ابرمحاسبه‌ای نشان داد.

از جمله اعلان‌های قابل توجه دیگر، خدمات آرایه Hitachi Vantara با نام ‘Hitachi iQ’ ، یکپارچه‌سازی ‘NVIDIA NeMo Retriever’ توسط NetApp در سیستم عامل ONTAP OS خود ، توسعه خط لوله تخصصی RAG از سوی Pure Storage ، و دستگاه سخت‌افزاری ‘WEKApod’ توسط WekaIO از جمله فراگیرترین تلاش‌ها برای تزریق AI در مرکز ذخیره‌سازی فناوری‌های ذخیره‌سازی را نشان می‌دهند. این نوآوری‌ها بازتاب روندی گسترده‌تر در زیرساخت‌های IT را که به سمت یک عملکرد متمرکز بر AI حرکت می‌کند، به نوینترین روش‌های سازمان‌ها برای به کارگیری داده‌ها برای نیازهای محاسباتی خود، تغییر می‌دهد.

واقعیت‌های مرتبط:

– هوش مصنوعی شیوه مدیریت ذخیره‌سازی داده را دگرگون می‌کند ، به خصوص با بهینه‌سازی بازیابی و پردازش داده‌ها ، که برای بارهای کاری گسترده AI حیاتی است.
– رشد هوش مصنوعی منجر به افزایش صفر و یکی هندسی حجم داده‌های تولیدی شده، که نیازمند راهکارهای ذخیره‌سازی هوشمندانه‌تر و کارآمدتر است.
– پیشرفت‌های در هوش‌مصنوعی نیز انگیزه برای استفاده از سخت‌افزارهای پیشرفته‌تری به عنوان GPU Blackwell از NVIDIA برای تسهیل ساخت و عملیات این سیستم‌های ذخیره‌سازی پیشرفته‌ی همراه با هوش مصنوعی داده است.
– یکی از چالشهای اصلی در راهکارهای ذخیره‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی حفظ امنیت و حریم خصوصی داده‌هاست، زیرا این سیستم‌ها اغلب با اطلاعات حساس سرپرستی می‌کنند.
– یک اختلاف دیگر در خصوص جابه‌جایی پتانسیلی شغل‌ها به دلیل افزایش اتوماسیون و وابستگی به AI برای وظایفی که به طور سنتی توسط حرفه‌ای‌های IT انجام می‌شود، وجود دارد.

سوالات کلیدی و پاسخ‌های آنها:

– س: چگونه AI صنعت ذخیره‌سازی را تغییر می‌دهد؟
پ: هوش مصنوعی امکان سامانه‌های ذخیره‌سازی هوشمندتری را فراهم می‌کند که قادر به مدیریت حجم‌های بزرگ داده‌ها به صورت کارآمدتر، پیش‌بینی نیازها و بهینه‌سازی تخصیص منابع است.

– س: چه مزایای اصلی AI در راهکارهای ذخیره ‌سازی هستند؟
پ: از مزایا شامل بهبود عملکرد، مدیریت اتوماتیک، تحلیل‌پیشگویی برای سلامتی سامانه، و کاهش هزینه‌های عملیاتی است.

– س: چالش‌هایی که راهکارهای ذخیره‌سازی مبتنی بر AI با آن روبه‌رو هستند چه چیزها هستند؟
پ: چالش‌ها شامل اطمینان از امنیت داده، مدیریت پیچیدگی ادغام هوش مصنوعی با زیرساخت‌های موجود، و معالجه نگرانی‌های مربوط به جابه‌جایی کارها است.

مزایا و معایب:

مزایا:
– عملکرد بهبودیافته: AI قادر به سریع تجزیه و توجیه داده‌ها، کاهش تأخیر و بهبود سرعت دسترسی است.
– بهره‌وری بالاتر: سیستم‌های مبتنی بر AI می‌توانند بسیاری از وظایف مدیریتی را خودکارسازی کنند و برای پروژه‌های دیگر، نیروی IT را آزاد کنند.
– تحلیل‌پیشگو: AI قادر به پیش‌بینی شکست‌های سخت‌افزاری یا شناسایی عیب‌ها است، کمک به جلوگیری از از دست دادن داده‌ها و توقف است.
– مقیاس‌پذیری: سیستم‌های AI قادرند با افزایش تقاضای داده‌ها به طور کارآمدتر مقیاس شوند.

معایب:
– افزایش پیچیدگی: پیاده‌سازی AI ممکن است لایه‌ای از پیچیدگی به سیستم‌های ذخیره‌سازی اضافه کند، که نیازمند تخصص ویژه است.
– ریسک‌های امنیتی: سیستم‌های AI ممکن است توسط هکرها هدف قرار گیرند و اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌های ذخیره شده اساسی است.
– هزینه‌های اولیه: خروجی اولیه برای راهکارهای ذخیره‌سازی کمک‌شده از AI می‌تواند بالا باشد، اگرچه هزینه‌ها ممکن است به مرور زمان به دلیل کارآمدی‌های بهبود یافته، بازپرداخت شوند.
– جابه‌جایی پتانسیلی شغل: وابستگی به AI ممکن است به کاهش نیاز به نقش‌های مشخص IT منجر شود، و باعث از دست رفتن شغل‌ها شود.

پیوندهای مرتبط توصیه شده:
– برای بیشتر در امر چگونگی تحول هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف یاد بگیرید، می‌توانید به وب‌سایت رسمی NVIDIA به آدرس NVIDIA مراجعه نمایید.
– اطلاعات در زمینه توسعه‌های هوش مصنوعی می‌تواند در وب‌سایت انجمن پیشبرد هوش مصنوعی (AAAI) به آدرس AAAI یافت شود.
– اطلاعات عمومی در زمینه هوش مصنوعی و پیامدهای آن برای کسب و کار می‌تواند در وب‌سایت بررسی فناوری MIT به آدرس MIT Technology Review مطالعه شود.

با توجه به این موارد مختلف از نوآوری‌های مبتنی بر AI در راهکارهای ذخیره‌سازی، واضح است که این فناوری قدرتمندی برای بهبود‌های مهم در مدیریت و بهره‌وری از داده‌ها است، با چالش‌های متناسب که باید با دقت مدیریت شوند.