Lidia PerskaWykorzystanie innowacyjnej technologii sztucznej inteligencji do automatycznego generowania danych może spowodować wzrost zapotrzebowania na rozwiązania przechowywania danych wykraczające poza same modele AI, takie jak LLM. Istnieją różne rodzaje SSD i HDD, każdy dostosowany do różnych potrzeb wydajności i pojemności. Poznajmy główne cechy SSD i HDD zidentyfikowane przez dostawców przechowywania danych, aby zrozumieć, co sprawia, że rozwiązanie przechowywania wydaje się doskonałe w obszarze AI.
Western Digital wprowadził koncepcję „cyklu danych AI”, definiując rozwiązania przechowywania danych odpowiednie dla sześciu etapów przetwarzania danych AI. Przykładem do naśladowania jest wprowadzenie przez firmę w czerwcu 2024 roku SSD „Ultrastar DC SN861”, zaprojektowanego dla optymalnej wydajności w zakresie trenowania dużych modeli językowych, jak LLM. Ten dysk SSD jest zgodny z PCIe Gen 5.0 i oferuje dwa formaty dla elastyczności.
Western Digital skupił się na ulepszaniu SSD nie tylko pod względem wydajności odczytu/zapisu, ale także zwiększania pojemności przechowywania danych. Wprowadzenie pamięci flash NAND z technologią TLC w niektórych modelach SSD zapewnia wyższe gęstości zapisu danych. Podczas gdy różne metody zapisu danych są istotne, unikalne podejście staje się istotne dla rozwiązań przechowywania dostosowanych specjalnie do modeli AI.
Jednocześnie HDD pozostają kluczowe w rozwoju i wykorzystywaniu AI, a technologie takie jak ePMR zwiększają pojemność przechowywania. Dysk HDD „Ultrastar HC690” firmy Western Digital, oferujący pojemność 32TB, odgrywa kluczową rolę w minimalizowaniu TCO dla zastosowań AI.
Ostatecznie integracja zarówno SSD, jak i HDD jest kluczowa dla efektywnego przechowywania w krajobrazach AI. SSD doskonale sprawdzają się w zadaniach takich jak przetwarzanie danych wejściowych i wnioskowanie, podczas gdy HDD oferują kosztowoefektywne rozwiązanie dla przechowywania ogromnych zbiorów danych istotnych dla trenowania modeli AI. Zdając sobie sprawę z niezbędnych ról obu nośników danych, firmy dostosowują swoje oferty, aby sprostać wymaganiom przechowywania technologii AI.
Optymalizacja Rozwiązań Przechowywania Danych dla Zastosowań AI: Maksymalizowanie Wydajności i Efektywności
W świecie aplikacji AI optymalizacja rozwiązań przechowywania danych jest kluczem do zwiększenia efektywności i wydajności na różnych etapach przetwarzania danych. Podczas gdy poprzedni artykuł wprowadził do cech SSD i HDD dostosowanych do modeli AI, istnieją dodatkowe spostrzeżenia wart…
Jeśli chcesz uzyskać więcej informacji na temat nowoczesnych technologii przechowywania danych i trendów w dziedzinie AI, odwiedź Western Digital i dowiedz się więcej o innowacyjnych rozwiązaniach przechowywania zaprojektowanych, aby sprostać zmieniającym się wymaganiom aplikacji AI.
