Περιεχόμενα Άρθρου
Καθώς ο κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) συνεχίζει να ωριμάζει, απαιτεί την ανάπτυξη ισχυρής υποδομής για την εκπαίδευση μοντέλων και την παροχή υπηρεσιών – επηρεάζοντας σε μεγάλο βαθμό την αποθήκευση και τη διαχείριση δεδομένων. Αυτό έχει σημαντικές επιπτώσεις για τον όγκο των δεδομένων που δημιουργούνται και το πιο σημαντικό, πώς και πού να αποθηκεύσετε αυτήν τη γνώση.
Η ικανότητα αποτελεσματικής διαχείρισης αυτών των δεδομένων γίνεται κρίσιμη καθώς οι απαιτήσεις δεδομένων αυξάνονται εκθετικά λόγω της συνεχούς ανάπτυξης και ανάπτυξης των εργαλείων AI. Ως εκ τούτου, η υποδομή αποθήκευσης που απαιτείται για την υποστήριξη αυτών των συστημάτων πρέπει να μπορεί να κλιμακώνεται παράλληλα με τις ραγδαίες εξελίξεις στις εφαρμογές και τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης.
Με την τεχνητή νοημοσύνη να δημιουργεί νέα δεδομένα και να κάνει τα υπάρχοντα δεδομένα ακόμη πιο πολύτιμα, αναδύεται γρήγορα ένας κύκλος, όπου η αυξημένη παραγωγή δεδομένων οδηγεί σε εκτεταμένες ανάγκες αποθήκευσης. Αυτό τροφοδοτεί περαιτέρω τη δημιουργία δεδομένων – σχηματίζοντας έναν «ενάρετο κύκλο δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης» που οδηγεί την ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης προς τα εμπρός. Για να αξιοποιήσουν πλήρως τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, οι οργανισμοί πρέπει όχι μόνο να κατανοήσουν αυτόν τον κύκλο, αλλά να κατανοήσουν πλήρως τις επιπτώσεις του στη διαχείριση υποδομών και πόρων.
Peter Hayles, Product Marketing Manager HDD, Western Digital.
Ένας κύκλος δεδομένων AI έξι σταδίων
Ο κύκλος δεδομένων AI αποτελείται από ένα πλαίσιο έξι σταδίων που έχει σχεδιαστεί για τον εξορθολογισμό του χειρισμού και της αποθήκευσης δεδομένων. Το πρώτο στάδιο επικεντρώνεται στη συλλογή υπαρχόντων ακατέργαστων δεδομένων και στην αποθήκευση. Τα δεδομένα εδώ συλλέγονται και αποθηκεύονται από διάφορες πηγές και η ανάλυση της ποιότητας και της ποικιλομορφίας των συλλεγόμενων δεδομένων είναι κρίσιμης σημασίας – θέτοντας τη βάση για τα επόμενα στάδια. Για αυτό το στάδιο του κύκλου, συνιστάται η χωρητικότητα των εταιρικών σκληρών δίσκων (eHDD), καθώς παρέχουν την υψηλότερη χωρητικότητα ανά μονάδα δίσκου και το χαμηλότερο κόστος ανά bit.
Το επόμενο στάδιο είναι όπου τα δεδομένα προετοιμάζονται για πρόσληψη και η αξιολόγηση από το προηγούμενο στάδιο χορηγείται, προετοιμάζεται και μετασχηματίζεται για εκπαιδευτικούς σκοπούς. Για την αντιμετώπιση αυτού του σταδίου, τα κέντρα δεδομένων εφαρμόζουν αναβαθμισμένη υποδομή αποθήκευσης –όπως γρήγορες λίμνες δεδομένων– για την υποστήριξη δεδομένων για προετοιμασία και λήψη. Εδώ, χρειάζονται SSD υψηλής χωρητικότητας για τη βελτίωση της υπάρχουσας αποθήκευσης HDD ή για τη δημιουργία νέων συστημάτων αποθήκευσης all-flash. Αυτό εξασφαλίζει γρήγορη πρόσβαση σε οργανωμένα και προετοιμασμένα δεδομένα.
Έπειτα έρχεται η επόμενη φάση εκπαίδευσης μοντέλων AI για την πραγματοποίηση ακριβών προβολών με δεδομένα εκπαίδευσης. Αυτή η φάση εμφανίζεται συνήθως σε υπερυπολογιστές υψηλής απόδοσης – απαιτώντας συγκεκριμένες και υψηλής απόδοσης λύσεις αποθήκευσης για να λειτουργούν όσο το δυνατόν πιο αποτελεσματικά. Εδώ, η αποθήκευση flash υψηλού εύρους ζώνης και τα βελτιωμένα eSSD χαμηλής καθυστέρησης δημιουργούνται για να καλύψουν τις συγκεκριμένες ανάγκες αυτού του σταδίου, παρέχοντας την απαραίτητη ταχύτητα και ακρίβεια.
Στη συνέχεια, μετά την εκπαίδευση, το στάδιο συμπερασμάτων και προτροπής επικεντρώνεται στη δημιουργία μιας φιλικής προς τον χρήστη διεπαφής για μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτό το στάδιο ενσωματώνει τη χρήση μιας διεπαφής προγραμματισμού εφαρμογών (API), πινάκων εργαλείων και εργαλείων που συνδυάζουν το περιβάλλον με συγκεκριμένα δεδομένα με τις προτροπές τελικού χρήστη. Στη συνέχεια, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα ενσωματωθούν στο Διαδίκτυο και τις εφαρμογές πελατών χωρίς να χρειάζεται να ανταλλάσσουν τα τρέχοντα συστήματα. Αυτό σημαίνει ότι η διατήρηση των σημερινών συστημάτων παράλληλα με τη νέα πληροφορική τεχνητής νοημοσύνης θα απαιτήσει περαιτέρω αποθήκευση.
Εδώ, οι μεγαλύτεροι και ταχύτεροι SSD είναι απαραίτητοι για αναβαθμίσεις AI σε υπολογιστές και απαιτούνται ενσωματωμένες συσκευές flash μεγαλύτερης χωρητικότητας για smartphone και συστήματα IoT για τη διατήρηση της απρόσκοπτης λειτουργικότητας σε εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.
Ακολουθεί το στάδιο της μηχανής συμπερασμάτων AI, όπου τα εκπαιδευμένα μοντέλα τοποθετούνται σε περιβάλλοντα παραγωγής για να πραγματοποιήσουν την εξέταση νέων δεδομένων, να παράγουν νέο περιεχόμενο ή να παρέχουν προβλέψεις σε πραγματικό χρόνο. Σε αυτό το στάδιο, το επίπεδο απόδοσης του κινητήρα είναι κρίσιμο για την επίτευξη γρήγορων και ακριβών αποκρίσεων τεχνητής νοημοσύνης. Επομένως, για να διασφαλιστεί μια ολοκληρωμένη ανάλυση δεδομένων, είναι απαραίτητη η σημαντική απόδοση αποθήκευσης. Για την υποστήριξη αυτού του σταδίου, SSD υψηλής χωρητικότητας μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ροή ή για μοντελοποίηση δεδομένων σε διακομιστές συμπερασμάτων με βάση τις ανάγκες κλίμακας ή χρόνου απόκρισης, ενώ οι SSD υψηλής απόδοσης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για προσωρινή αποθήκευση.
Το τελικό στάδιο είναι όπου δημιουργείται το νέο περιεχόμενο, με πληροφορίες που παράγονται από μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης και στη συνέχεια αποθηκεύονται. Αυτό το στάδιο ολοκληρώνει τον κύκλο δεδομένων, βελτιώνοντας συνεχώς την αξία των δεδομένων για μελλοντική εκπαίδευση και ανάλυση μοντέλων. Το περιεχόμενο που δημιουργείται θα αποθηκευτεί σε εταιρικούς σκληρούς δίσκους για σκοπούς αρχειοθέτησης κέντρων δεδομένων και σε SSD υψηλής χωρητικότητας και σε ενσωματωμένες συσκευές flash για συσκευές τεχνητής νοημοσύνης, καθιστώντας το άμεσα διαθέσιμο για μελλοντική ανάλυση.
Ένας αυτοσυντηρούμενος κύκλος παραγωγής δεδομένων
Κατανοώντας πλήρως τα έξι στάδια του κύκλου δεδομένων AI και χρησιμοποιώντας τα κατάλληλα εργαλεία αποθήκευσης για την υποστήριξη κάθε φάσης, οι επιχειρήσεις μπορούν να διατηρήσουν αποτελεσματικά την τεχνολογία AI, να εξορθολογίσουν τις εσωτερικές τους λειτουργίες και να μεγιστοποιήσουν τα οφέλη της επένδυσής τους σε AI.
Οι σημερινές εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούν δεδομένα για την παραγωγή κειμένου, βίντεο, εικόνων και διαφόρων άλλων μορφών ενδιαφέροντος περιεχομένου. Αυτός ο συνεχής κύκλος κατανάλωσης και παραγωγής δεδομένων επιταχύνει την ανάγκη για τεχνολογίες αποθήκευσης με γνώμονα τις επιδόσεις και κλιμάκωση για τη διαχείριση μεγάλων συνόλων δεδομένων τεχνητής νοημοσύνης και τον αποτελεσματικό επαναπροσδιορισμό σύνθετων δεδομένων, οδηγώντας σε περαιτέρω καινοτομία.
Η ζήτηση για κατάλληλες λύσεις αποθήκευσης θα αυξηθεί σημαντικά με την πάροδο του χρόνου, καθώς ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης σε όλες τις λειτουργίες γίνεται ακόμη πιο διαδεδομένος και ολοκληρωμένος. Ως αποτέλεσμα, η πρόσβαση σε δεδομένα, η αποτελεσματικότητα και η ακρίβεια των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και τα μεγαλύτερα, υψηλότερης ποιότητας σύνολα δεδομένων θα γίνονται επίσης όλο και πιο σημαντικά. Επιπλέον, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη ενσωματώνεται σε σχεδόν κάθε κλάδο, οι συνεργάτες και οι πελάτες μπορούν να περιμένουν να δουν τους παρόχους στοιχείων αποθήκευσης να προσαρμόζουν τα προϊόντα τους έτσι ώστε να υπάρχει μια κατάλληλη λύση σε κάθε στάδιο του κύκλου δεδομένων AI.
Παρουσιάσαμε την καλύτερη υπηρεσία ανάκτησης δεδομένων.
Αυτό το άρθρο δημιουργήθηκε ως μέρος του καναλιού Expert Insights της TechRadarPro, όπου παρουσιάζουμε τα καλύτερα και πιο έξυπνα μυαλά στον κλάδο της τεχνολογίας σήμερα. Οι απόψεις που εκφράζονται εδώ είναι αυτές του συγγραφέα και δεν είναι απαραίτητα αυτές της TechRadarPro ή της Future plc. Αν ενδιαφέρεστε να συνεισφέρετε, μάθετε περισσότερα εδώ: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
