Soluções empresariais de armazenamento de IA e estrutura de ciclo de dados de IA

A Western Digital introduziu um conjunto inovador de soluções de armazenamento de IA com o objetivo de revolucionar a forma como as empresas lidam com cargas de trabalho de IA. A empresa lançou uma estrutura de ciclo de dados de IA de seis estágios para ajudar os clientes a otimizar suas infraestruturas de armazenamento, maximizando assim os investimentos em IA, melhorando a eficiência e reduzindo o custo complete de propriedade (TCO). Esta nova estrutura foi projetada para suportar as cargas e velocidades computacionais necessárias para modelos de IA grandes e sofisticados, ao mesmo tempo que gerencia imensos volumes de dados.

Soluções de armazenamento de IA: um facilitador crítico para a inovação em IA

À medida que as tecnologias de IA se tornam mais avançadas, a necessidade de sistemas robustos de armazenamento de dados nunca foi tão crítica. Os modelos de IA operam em um ciclo contínuo de consumo e geração de dados, processando vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo. A nova estrutura de ciclo de dados de IA da Western Digital foi projetada para atender a essas demandas, alinhando seus produtos Flash e HDD e roteiros de tecnologia aos requisitos de armazenamento de cada estágio crítico do ciclo.

Lançamentos de novos produtos

A Western Digital introduziu vários novos produtos para apoiar sua estrutura de ciclo de dados de IA:

• SSD Ultrastar DC SN861: Esta é a primeira solução PCIe Gen 5.0 de classe empresarial da Western Digital. Ele oferece desempenho de leitura aleatória líder do setor e a melhor eficiência energética da categoria para cargas de trabalho de IA. Com capacidades de até 16 TB, ele oferece um aumento de até três vezes no desempenho de leitura aleatória em relação à geração anterior, tornando-o ideally suited para treinamento de modelo de linguagem grande (LLM), inferência e implantação de serviços de IA.
• SSD Ultrastar DC SN655: Projetada para aplicações com uso intensivo de armazenamento, esta linha de SSDs agora inclui opções para SSD U.3 com capacidades que chegam a 64 TB. Essas unidades são perfeitas para preparação de dados de IA e information lakes maiores e mais rápidos.
• Disco rígido Ultrastar DC HC690: Este HDD de classe empresarial ePMR de 32 TB foi projetado para armazenamento massivo de dados em nuvem de hiperescala e information facilities corporativos. Oferece capacidade imbatível com qualificação e integração perfeitas para implantação rápida, tornando-o um componente very important em fluxos de trabalho de IA.

Preço e Disponibilidade

O Ultrastar DC SN861 E1.S está atualmente em amostragem, com a versão U.2 prevista para começar a ser amostrada neste mês e as remessas de quantity previstas para CQ3'24. Mais detalhes sobre os formatos E1.S e E3.S serão divulgados ainda este ano. As novas variantes DC SN655 também estão agora em amostragem, com remessas de quantity previstas para começar ainda este ano. O HDD UltraSMR de alta capacidade Ultrastar DC HC690 está sendo testado por clientes selecionados, com mais detalhes disponíveis ainda neste verão.

As novas soluções de armazenamento de IA da Western Digital deverão desempenhar um papel essential no cenário em evolução das tecnologias de IA. Ao oferecer capacidades mais altas e soluções personalizadas para suportar o desempenho extremo e a resistência das cargas de trabalho de IA da próxima geração, a Western Digital está ajudando os clientes a desbloquear os recursos transformadores da IA.

Para aqueles interessados ​​em explorar ainda mais o impacto da IA ​​em vários setores, tópicos adicionais como IA na saúde, segurança cibernética orientada por IA e o futuro da IA ​​em veículos autônomos podem ser de interesse. Estas áreas oferecem uma ideia de como a IA está a remodelar o mundo e o papel crítico que soluções robustas de armazenamento desempenharão nesta transformação. Aqui estão alguns outros artigos que você pode achar interessantes sobre o assunto inteligência synthetic (IA)

Guia para soluções empresariais de armazenamento de IA e estrutura de ciclo de dados de IA

Soluções empresariais de armazenamento de IA

As soluções empresariais de armazenamento de IA são projetadas para lidar com as grandes quantidades de dados necessárias para aplicações de IA. Essas soluções garantem que os dados sejam armazenados, recuperados e gerenciados com eficiência para dar suporte a cargas de trabalho de IA, que geralmente envolvem computação de alto desempenho, grandes conjuntos de dados e processamento em tempo actual. Aqui está uma rápida visão geral dos principais componentes e considerações:

1. Tipos de armazenamento
   • Armazenamento native: Sistemas de armazenamento tradicionais alojados no information middle de uma organização. Os exemplos incluem SAN (redes de área de armazenamento) e NAS (armazenamento conectado à rede).
   • Armazenamento na núvem: Soluções de armazenamento fornecidas por provedores de serviços em nuvem, como AWS S3, Google Cloud Storage e Azure Blob Storage. Eles oferecem escalabilidade e flexibilidade.
   • Armazenamento Híbrido: Combina armazenamento native e em nuvem, proporcionando um equilíbrio entre controle e escalabilidade.
2. Características principais
   • Escalabilidade: Capacidade de expandir a capacidade de armazenamento à medida que os volumes de dados aumentam.
   • Desempenho: Acesso e transferência de dados em alta velocidade para dar suporte a tarefas de treinamento e inferência de IA.
   • Durabilidade e Disponibilidade: Garantir que os dados estejam protegidos contra perdas e disponíveis quando necessário.
   • Gestão de dados: Organização, recuperação e backup eficientes de dados.
3. Tecnologias e Soluções
   • NVMe (memória não volátil expressa): Tecnologia de armazenamento de alta velocidade que melhora o desempenho das cargas de trabalho de IA.
   • Armazenamento de objetos: Ultimate para armazenar grandes volumes de dados não estruturados, como imagens e vídeos, comuns em aplicações de IA.
   • Sistemas de arquivos distribuídos: Soluções como Hadoop Distributed File System (HDFS) ou Lustre que gerenciam grandes conjuntos de dados em vários servidores.
4. Provedores e ferramentas
   • EMC Isilon: Solução NAS escalável otimizada para cargas de trabalho de huge information e IA.
   • Armazenamento de arquivos do Google Cloud: Serviço gerenciado de armazenamento de arquivos que se integra às ferramentas de IA do Google Cloud.
   • NetApp ONTAP AI: Solução integrada que combina armazenamento e computação para cargas de trabalho de IA.

Estrutura do ciclo de dados de IA

A Estrutura do Ciclo de Dados de IA descreve o processo de gerenciamento de dados ao longo de seu ciclo de vida em um contexto de IA. Esta estrutura garante que os dados sejam efetivamente coletados, processados, armazenados, analisados ​​e utilizados para apoiar insights e decisões baseadas em IA. Aqui está uma análise passo a passo:

1. Coleção de dados
   • Fontes: Identifique e agregue dados de diversas fontes, incluindo sensores, bancos de dados, mídias sociais e fornecedores terceirizados.
   • Ferramentas: Use APIs, ferramentas ETL (Extract, Rework, Load) e serviços de ingestão de dados para coletar dados.
2. Armazenamento de dados
   • Armazenamento inicial: Armazene dados brutos em um ambiente escalável e seguro, normalmente usando soluções de armazenamento em nuvem ou information lakes.
   • Organização: Classifique e indexe dados para fácil recuperação e gerenciamento.
3. Processamento de dados
   • Limpeza: Remova duplicatas, corrija erros e lide com valores ausentes para garantir a qualidade dos dados.
   • Transformação: Converta os dados em um formato adequado para análise, o que pode envolver normalização, codificação ou agregação.
   • Enriquecimento: Aprimore os dados com informações adicionais, como metadados ou atributos derivados.
4. Análise de dados
   • Análise Exploratória de Dados (EDA): Execute a análise inicial para compreender as características dos dados e identificar padrões.
   • Treinamento de modelo: Use algoritmos de aprendizado de máquina para treinar modelos nos dados preparados.
   • Validação: Teste e valide modelos para garantir que eles funcionem com precisão em dados invisíveis.
5. Utilização de dados
   • Implantação: Implante modelos treinados em ambientes de produção onde eles possam gerar previsões e insights.
   • Monitoramento: Monitore continuamente o desempenho do modelo e a integridade dos dados, atualizando os modelos conforme necessário.
6. Arquivamento e retenção de dados
   • Armazenamento de longo prazo: Arquive dados que não são mais usados ​​ativamente, mas que precisam ser retidos para conformidade ou análise histórica.
   • Políticas de retenção: Defina e aplique políticas de retenção de dados para gerenciar o ciclo de vida dos dados e os requisitos regulatórios.
7. Gestão de dados
   • Conformidade: Garanta que o tratamento de dados esteja em conformidade com regulamentos e padrões relevantes, como GDPR ou HIPAA.
   • Segurança: Implementar medidas para proteger os dados contra acessos não autorizados e violações.

Soluções eficazes de armazenamento de IA empresarial e uma estrutura robusta de ciclo de dados de IA são essenciais para aproveitar a IA em um contexto de negócios. Eles garantem que os dados sejam gerenciados e utilizados com eficiência, atendendo aos requisitos complexos das cargas de trabalho de IA e, ao mesmo tempo, mantendo a integridade, a segurança e a conformidade dos dados.

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