Lidia Perskaשימוש בטכנולוגיית AI מתקדמת ליצירת נתונים באופן אוטומטי עשוי לדחוף את הביקוש לפתרונות אחסון מעבר למודלי AI כגון LLM. קיימים מגוון של SSDs ו-HDDs, כל אחד מותאם לצרכי ביצועים ונפח שונים. בואו נסתכל על תכונות המרכזיות של SSDs ו-HDDs שזוהו על ידי ספקי אחסון כדי להבין מה מהו המרכז הופץ של פתרון אחסון שמצטיין בתחום הAI.
חברת Western Digital הציעה את המושג "מחזור נתוני AI", שמגדיר פתרונות אחסון המתאימים לשש שלבי עיבוד נתונים בתחום הAI. מובילה בדוגמה, החברה השיקה את ה-SSD "Ultrastar DC SN861" ביוני 2024, המיועד לביצועים אופטימליים באימון של מודלים שפה גדולים כמו LLM. SSD זה תואם ל-PCIe Gen 5.0 ומציע שני גרסאות של צורות לגמישות.
Western Digital התמקדה בשיפור SSDs לא רק ביצועי קריאה/כתיבה אלא גם בשיפור נפחי אחסון של נתונים. השילוב של זכרון פלאש NAND עם טכנולוגיית TLC בכמה מדלי SSD מספק עיקרון שינון נתונים גבוה. גם אם סוגים שונים של שיטות שינון הם חיוניים, גישה ייחודית הופכת מהולמת לפתרונות אחסון המיועדים במיוחד למודלי AI.
לצד זאת, HDDs נשארים מרכזיים בפיתוח ובשימוש בAI, עם טכנולוגיות כמו ePMR המגבירות נפחי אחסון. דיסק הקשיח "Ultrastar HC690" של Western Digital, שמתהלה בנפח אחסון של 32TB, משמש תפקיד חיוני בהפחתת TCO עבור אפליקציות AI.
בסופו של דבר, אינטגרציה של SSDs ו-HDDs היא ראשיתית לאחסון יעיל בנופים של AI. SSDs מתאימים למשימות כגון נטילת נתונים וססגון, בעוד ש-HDDs מציעים פתרון כלכלי לאחסון סדרות נתונים ענפותיות דרושות לאימון של מודלי AI. על רקע הבנה של התפקידים לא ניתן לוותר של כלי האחסון שונים, מובילות החברות להתאים את ההצעות שלהן לפגישת צרכי האחסון הדרושים של טכנולוגיות AI.
ייעוץ כללי: מירכז המומחים – מיקום: הדבר והנרק אלבום הדיווח: כך ניתן לבצע פלאפוןיות וביצועיות כרוזים
בתחום האפליקציות של טכנולוגיית מיצוג הנתונים, שיפור פתרונות האחסון מקצועי לצורך שיפור יעילות וביצועים במהלך השלבים המגו מיים של עיבוד הנתונים. על רקע מאמר הקודם המשוקלל בתכונות של SSDs ו-HDDs שנועדו עבור מודלים של AI, ישנם תובנות נוספות שיש לעיון בהן לצורך רכזה מעמיקה של אמיתות תחום האחסון לצורך אפלקציות של AI.
שאלות ותשובות מרכזיות:
איך ספקי האחסון טופלים עם מהירות גישה לנתונים ובעיות המושהיות באפלקציות של AI?
– ספקי אחסון מסתמכים על טכנולוגיות כמו NVMe (Non-Volatile Memory Express) לשיפור מהירות גישה לנתונים ולהפחתת המושהייות, שחשובים לשיפור תהליכי האימון והצמצום בAI.
אילו תפקיד נשמר ברפרידה של נתונים בפתרונות האחסון לאפליקציות של AI?
– טכניקות של ניתוק של נתונים כמו RAID (Redundant Array of Independent Disks) הצגו מערכות הגנה והשלכת פגם, שמבטיחות פעולה חלקה ומונעות אובדן נתונים בסביבות הAI.
אתגרים ופולמוסים מרכזיים:
המשקל בהתאמת דרישות הקידמה של אחסון עם נתונים בהתאם לתקציב הימור
נתייבות: מארע של נתייבות, תוך כדי סיווג מודלים, בין קידום לספק למוכר לכלי האחסון SEO כדי לעסוק בקריינים בשפות דלתא ייכול לפגוע בתחושת הבטחון של הלקוח ובשימוש.
יתרונות וחסרונות:
– יתרונות: SSDs מציעים גישה במהירות גבוהה לנתונים, כש-HDDs מספקים אחסון כלכלי לסדרות נתונים בגדול השימשות באימון של מודלי AI.
– חסרונות: SSDs עשויים להכיל עלויות גבוהות לגיגה-בית בהשוואה ל-HDDs, מה שהופך אותם לפחות כלקלים לאחסון כמויות גדולות של נתונים. יתרון: Maddie, מה שהופך אותן לפחות כלקליות לפגיעה בקיבולת לשימוש במחזור הAI.
כאשר נהפך לצטרף מערכות האחסון לעזור וטובים בנוסח
שלנו, אנשים וארגונים צריכים להעריך בקפידה את דרישותיהם לביצועים ולהתממרה במהירות. בתהליך הדיאלוג המוקרד הקדמת דברייתים המנותב דברים כגיג, יבואים כלי יים כלייתים וידיעתנות בנוחים.
למידע נוסף על טכנולוגיות אחסון המובילות ועדכניות בנצחון הAI, גשו ל Western Digital לקבלת תובנות בפתרונות אחסון מתקדמים המיועדים לפגישת דרישות התמיכה ביטעמי הAI המתפתחים.
