Yapay zeka (AI) manşetlere ve veri merkezlerine çıktı, ancak beraberinde depolamayı diğer BT disiplinleri kadar etkileyen bir dizi performans ve işletim hususu da geliyor.
Bu incelemede, yapay zeka işlemenin veri depolama konusundaki temel taleplerine, yapay zekanın gerektirdiği depolama türüne ve bulut depolamanın yapay zeka iş yüklerine uygunluğuna bakıyoruz.
Yapay zeka eğitimi sırasında yüksek boyutlu vektör verisi ve kontrol noktası oluşturma talepleri gibi yapay zeka ve depolamanın veri ihtiyaçlarının yanı sıra yapay zeka kullanımının beraberinde getirdiği uyumluluk hususlarını derinlemesine inceliyoruz.
Ayrıca depolama tedarikçilerinin, Nvidia gibi önde gelen oyuncularla bağlantılar ve yapay zeka iş yüklerine yönelik depolama teklifleri açısından, veri merkezinde yapay zeka kullanım durumlarının hızlı artışına verdiği tepkilere de bakıyoruz.
Bu kılavuzda yapay zekanın veri depolama ihtiyaçlarını, veri depolamaya yönelik taleplerini, bulut ve nesne depolamanın yapay zeka için uygunluğunu ve temel yapay zeka depolama ürünlerini inceliyoruz.
Yapay zekada vektör verilerinin kullanımına ve vektör veritabanlarının nasıl çalıştığına, ayrıca vektör yerleştirmeye, vektör verilerinin depolanmasına ilişkin zorluklara ve vektör veritabanı ürünlerinin ana tedarikçilerine bakıyoruz.
Nvidia’dan Charlie Boyle ile yapay zekadaki veri zorlukları, yapay zeka projeleri için temel pratik ipuçları ve eğitim depolama, çıkarım, RAG ve kontrol noktası oluşturma talepleri hakkında konuşuyoruz.
Altyapı entegrasyonu, Nvidia NeMo ve NIM mikro hizmetlerini çalıştırarak GPU G/Ç darboğazı ve yapay zeka halüsinasyonlarının üstesinden gelme konusunda Nvdia konferans merkezinde depolama tedarikçisi duyuruları.
Pure Storage CEO’su Charlie Giancarlo ile yapay zeka iş yükleri için yazma hızının neden önemli olduğu, yapay zeka verileri için erişilebilir depolama ve dönen disklerin ölümüyle ilgili tahmini hakkında konuştuk.
NetApp’tan Grant Caley ile yapay zeka ve veri depolama, ölçek, performans ve hibrit bulut ihtiyacı ve çıkarım çalıştırmaları için veriyi taşıma, kopyalama ve klonlama hakkında konuşuyoruz.
Yapay zeka iş yükleri için QLC tabanlı depolamayı öne çıkaran Vast Data tarafından hedeflenen yapay zeka kontrol noktası oluşturma işlemleri.
Yapay zeka uyumluluğuna bakmaya başlayın. Vigitrust’tan Mathieu Gorge’un tavsiyesi bu, yapay zeka yönetiminin henüz olgunlaşmadığını ancak firmaların sınırları tanıması ve yine de harekete geçmesi gerektiğini söylüyor.
Yapay zeka danışmanlığı Crater Labs, GPU’ların doymuş olduğundan emin olmak için sunucuya bağlı sürücüleri yönetmek için büyük miktarda zaman harcadı. Tamamen flaşlı Pure Storage’a geçiş, bunu neredeyse sıfıra indirdi.
Başlangıçta Intel’in artık kullanılmayan Optane depolama sınıfı belleğiyle desteklenen Parallelstore, Google Cloud’da yapay zeka eğitimi kullanım örneklerini hedefleyen devasa paralel dosya depolama alanı sunuyor.