Почему масштабируемая инфраструктура хранения имеет решающее значение для управления взрывоопасным ростом данных ИИ?
Что приводит к росту объемов данных ИИ во всех отраслях?
Искусственный интеллект быстро распространяется во всех областях. Это создает огромное количество данных, которые растут непрерывно. Системы ИИ производят огромные файлы во время обучения, тестирования и ежедневного использования. Вы получаете данные от камер, датчиков, автономных автомобилей и бизнес-программного обеспечения. Модели становятся больше и умнее. Глубокое обучение и большие языковые модели требуют гораздо большего пространства для параметров, наборов обучения и новых версий. Один тренировочный запуск может легко использовать петабайты. Поэтому компании должны иметь хранилища, которые могут быстро и плавно расти.
Как масштабируемая инфраструктура хранения поддерживает рабочие нагрузки ИИ?
Хорошее масштабируемое хранение позволяет быстро передавать данные в группы GPU. Время ожидания практически нет. Это позволяет осуществлять обучение и работу в режиме реального времени без остановки. Система обрабатывает как аккуратные таблицы, так и беспорядочные файлы, такие как фотографии или видео. Это подходит для большинства работ ИИ, таких как работа с изображениями, понимание языка или будущие прогнозы. Современное обучение ИИ использует множество машин одновременно. Хранилище должно подавать все узлы одновременно. Только масштабируемые настройки останавливают медленные места и держат все в движении вместе.
Как предприятия могут выбрать правильную инфраструктуру хранения данных для проблем ИИ?
Какие ключевые особенности следует искать в масштабируемых решениях для хранения данных?
Ищите хранилище, которое перемещает данные очень быстро и быстро отвечает. Высокий IOPS и низкая задержка имеют значение, когда вы обучаете большие модели. Система должна легко расти, когда данные прыгают вверх. Он должен идеально работать с кластерами GPU и быстрыми компьютерами. Один хороший выбор – это Сигейт ST8000NM017B Жесткий диск 8 ТБ. Он вращается со скоростью 7200 об/мин и имеет 256 МБ кэша. Эти цифры дают скорость, необходимую для тяжелой работы по чтению и записи во время обучения.
Какие архитектуры хранения лучше всего подходят для приложений ИИ?
Присоединенное к сети хранилище (NAS) для централизованного доступа
NAS предоставляет одно место для файлов. Команды легко обмениваются данными. Он хорошо работает для малых или средних проектов и ранних тестов ИИ.
Объектное хранение для неструктурированной масштабируемости данных
Объектное хранение подходит для огромных куч фотографий, видео и журналов датчиков. Он добавляет умные теги в каждый файл. Вы быстро находите и извлекаете данные, когда снова тренируетесь или проверяете старые версии.
Параллельные файловые системы для высокоскоростной обработки
Параллельные системы позволяют многим компьютерам читать и писать одновременно. Никто не ждет. Эти задачи требуют больших языковых моделей или работ в режиме реального времени с тоннами данных.
Каковы общие узкие места в масштабировании инфраструктуры хранения данных ИИ?
Почему традиционные системы хранения данных борются с рабочими нагрузками ИИ?
Старое хранилище не может перемещать данные достаточно быстро для многих GPU вместе. Строительство остается жестким. Когда данные растут внезапно, вы попадаете в стены. Компании прекращают работу или платят большие деньги за полную смену.
Как ограничения задержки и пропускной способности влияют на производительность ИИ?
Медленный ответ или узкая трубка заставляют тренировку занимать несколько дней дольше. Работы в режиме реального времени, такие как вождение автомобиля или проверка мошенничества, пропускают момент. Скорость – это жизнь или смерть для многих видов применения ИИ.
Как компании могут оптимизировать свою существующую инфраструктуру хранения для обработки огромных нагрузок данных ИИ?
Какие стратегии повышают эффективность без полной замены системы?
Управление уровневым хранением на основе моделей использования данных
Поставьте горячие данные на быстрые диски. Переместите холодные файлы в более дешевое, медленное пространство. Вы экономите деньги и сохраняете скорость там, где вам это нужно.
Интеллектуальные методы кэширования и предварительной обработки
Держите часто используемые файлы рядом с графическими процессорами. Это сокращает повторяемые движения и делает работу быстрее.
Интеграция с масштабируемыми облачными бэкендами
Смешивайте локальное быстрое хранение с облачным хранением. Когда работа достигает пика, облако берет дополнительную нагрузку. Вы остаетесь гладким, не покупая все новое оборудование.
Seagate ST8000NM017B показывает одну сильную часть для смешанных настроек. Он работает с 2 2-миллионными часами MTBF. Это означает, что он работает 24/7 в центрах обработки данных без перерыва.
Что может Хуайинг Хенгтонг Предложение в сфере масштабируемой инфраструктуры хранения для приложений ИИ?
Кто мы: наша приверженность поддержке потребностей роста данных ИИ
Beijing Huaying Hengtong Technology Co., Ltd. началась в 2016 году с капиталом в 30 миллионов юаней. Мы продаем и обслуживаем Делл, HPE, Lenovo, Inspur, Huawei, Super Fusion, H3C и другие крупные бренды. На протяжении многих лет мы помогали правительству, школам, компаниям, банкам, телекоммуникациям, армии и больницам с ИТ-ответами. Как надежный оптовик ИТ-оборудования и дистрибьютор Huawei, мы создаем хранилище, которое растет с вашей работой по ИИ.
Наши услуги: индивидуальные решения, которые масштабируются с учетом потребностей вашего бизнеса
Планирование развертывания на уровне предприятия и консультативные услуги
Мы проверяем вашу текущую настройку и планируем будущие шаги. Наша команда знает ваш бизнес и прорисует четкий путь для хранения, которое длится.
Поддержка внедрения в гибридных средах
Наши эксперты установили новое хранилище практически без простоев. Мы смешиваем на месте, в облаке или оба плавно.
Постоянная техническая поддержка и руководство по оптимизации
Мы постоянно наблюдаем, исправляем и настраиваем вашу систему. Даже когда данные взрываются, ваше хранение остается быстрым и безопасным.
Мы также поставляем прочные детали, такие как жесткий диск Seagate ST8000NM017B. Этот 8 ТБ накопитель идеально подходит для больших задач ИИ и облачного хранения.
Часто задаваемые вопросы
В: Какие функции следует уделять приоритету при выборе инфраструктуры хранения для рабочих нагрузок ИИ?
А: Выберите высокий IOPS, низкое время ожидания, легкий рост и хорошую связь с группами GPU. Приводы, такие как жесткий диск Seagate ST8000NM017B 8 ТБ, обеспечивают быстрое чтение / запись и стабильную работу для тяжелой работы с ИИ.
В: Какой тип архитектуры хранения лучше всего для неструктурированных данных ИИ?
А: Объектное хранение работает лучше всего. Он растет огромным и добавляет умные теги. Вы легко обрабатываете фотографии, видео и журналы для машинного обучения.
В: Как я могу масштабировать свою существующую инфраструктуру хранения без полного ремонта?
А: Используйте уровни, умный кэш рядом с компьютерами и добавляйте облачное пространство для занятого времени. Это держит старое оборудование полезным дольше.
В: Как параллельное хранение файловых систем приносит пользу обучению ИИ?
А: Параллельные системы позволяют многим машинам работать с одними и теми же данными одновременно. Нет медленного ожидания. Это ускоряет обучение крупных моделей и работы в режиме реального времени.
В: Какие компании предлагают надежное оптовое ИТ-оборудование, включая жесткие диски для приложений ИИ?
А: Beijing Huaying Hengtong Technology Co., Ltd. предоставляет оптовые серверы, коммутаторы и хранилища. Мы продаем корпоративные накопители, такие как Seagate ST8000NM017B, и оказываем помощь от планирования до ежедневной эксплуатации во многих областях.
