Ottimizzazione delle soluzioni di archiviazione per le applicazioni di intelligenza artificiale

L’utilizzo di un’innovativa tecnologia AI per generare automaticamente dati può aumentare la domanda di soluzioni di archiviazione oltre ai soli modelli AI come LLM. Esistono vari tipi di SSD e HDD, ognuno adattato a diverse esigenze di prestazioni e capacità. Esaminiamo le caratteristiche chiave degli SSD e degli HDD identificate dai fornitori di archiviazione per capire cosa rende eccellente una soluzione di archiviazione nel campo dell’AI.

Western Digital ha introdotto il concetto di “ciclo dei dati AI”, definendo soluzioni di archiviazione adatte alle sei fasi di elaborazione dei dati AI. Facendo da esempio, l’azienda ha lanciato l’SSD “Ultrastar DC SN861” a giugno 2024, progettato per prestazioni ottimali nell’allenamento di grandi modelli linguistici come LLM. Questo SSD è conforme a PCIe Gen 5.0 e offre due fattori di forma per maggiore flessibilità.

Western Digital si è concentrata sul miglioramento degli SSD non solo in termini di prestazioni di lettura/scrittura, ma anche nell’aumentare le capacità di archiviazione dei dati. L’incorporazione della memoria flash NAND con tecnologia TLC in alcuni modelli di SSD offre densità di registrazione dei dati più elevate. Mentre sono essenziali diversi tipi di metodi di registrazione, un approccio unico diventa cruciale per soluzioni di archiviazione create specificamente per modelli AI.

Parallelamente, gli HDD rimangono cruciali nello sviluppo e nell’utilizzo dell’AI, con tecnologie come ePMR per l’aumento delle capacità di archiviazione. L’HDD “Ultrastar HC690” di Western Digital, con una capacità di archiviazione di 32TB, svolge un ruolo critico nel minimizzare il TCO per le applicazioni AI.

Infine, l’integrazione sia degli SSD che degli HDD è fondamentale per un’archiviazione efficiente nel contesto dell’AI. Gli SSD eccellono in compiti come l’ingestione dei dati e l’analisi, mentre gli HDD offrono una soluzione economica per archiviare enormi set di dati importanti per l’allenamento dei modelli AI. Riconoscendo i ruoli indispensabili di entrambi i supporti di archiviazione, le aziende stanno allineando le loro offerte per soddisfare le esigenti esigenze di archiviazione delle tecnologie AI.