人工知能プログラムを訓練し、新しいサービスを提供するための新しいインフラが登場するにつれて、どのように洞察を保管するかについて重要な考察が生じます。
AIが新しいデータを作成し、既存のデータをより価値あるものにすることで、拡張されたストレージの必要性につながるデータ生成のサイクルが迅速に現れます。
このAIデータサイクルを理解することは、AIの力を活用し、その機能を活かす組織にとって重要です。
AIデータサイクルは6つの段階のフレームワークであり、それぞれ異なるストレージ技術やデバイスが必要です。具体的には、以下のような特徴が挙げられます：
- 初めの段階では、eHDDsがお勧めされており、最大容量と最低コストでデータを収集し保存します。
- 次の段階では、高性能なSSDが必要となり、データの前処理やトレーニングを支援します。
- AIモデルのトレーニングには、高性能のスーパーコンピュータが必要であり、高帯域幅のフラッシュストレージや低遅延のeSSDsを使用します。
- 推論やプロンプティングの段階では、ユーザーフレンドリーなAIモデルのインターフェースを作成し、既存のシステムを置き換える必要がないままAIを統合します。
- AI推論エンジンの段階では、効率的なエンジンが重要であり、高性能なSSDsやキャッシング用のSSDsが活用されます。
- 最後に、AIモデルによって生成された新しいコンテンツは、今後のモデルのために分析されるデータの価値を増やし、持続的な改善をもたらします。
これらのAIデータサイクルの6つの段階を理解し、適切なツールを用意することで、ビジネスは技術を持続させ、AIが提供する利点を最大限に活用することができます。
今日のAIはテキスト、ビデオ、画像などの興味深いコンテンツを生成するためにデータを使用しており、データの消費と生成の連続ループが、大規模なAIデータセットを管理し、複雑なデータを効率的に再構築するための性能駆動型かつスケーラブルなストレージ技術の需要を加速させています。
ストレージの需要は大幅に増加しており、データへのアクセス、AIモデルの効率と精度、およびより大きく高品質なデータセットがますます重要になっています。
また、AIがほぼすべての産業に浸透するにつれ、パートナーや顧客はストレージコンポーネントプロバイダーがAIデータサイクルの各段階に合わせて製品を提供することを期待できます。
元記事: https://www.arabnews.com/node/2575684/amp