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A medida que la industria de la IA sigue madurando, requiere el desarrollo de una infraestructura sólida para entrenar modelos y proporcionar servicios, lo que tiene un gran impacto en el almacenamiento y la gestión de datos. Esto tiene importantes implicaciones para la cantidad de datos generados y, más importante aún, para cómo y dónde se almacena esta información.
La capacidad de gestionar estos datos de manera eficiente se ha vuelto crítica a medida que los requisitos de datos han aumentado dramáticamente debido al crecimiento y desarrollo continuo. Herramientas de inteligencia artificial. Por lo tanto, la infraestructura de almacenamiento necesaria para respaldar estos sistemas debe poder escalar en paralelo con los rápidos avances en las aplicaciones y capacidades de IA.
A medida que la IA crea nuevos datos y hace que los existentes sean más valiosos, rápidamente surge un ciclo en el que una mayor generación de datos amplía las necesidades de almacenamiento. Esto genera más datos, formando un “ciclo virtuoso de datos de IA” que impulsa el desarrollo de la IA. Para aprovechar plenamente el potencial de la IA, las organizaciones no sólo deben comprender este ciclo, sino también sus implicaciones para la gestión de infraestructura y recursos.
Peter Hailes, director de marketing de productos HDD, Western Digital.
El ciclo de datos de la IA tiene seis etapas
El ciclo de datos de la IA consta de un marco de seis etapas diseñado para simplificar el procesamiento y almacenamiento de datos. La primera fase se centra en recopilar y almacenar datos primarios existentes. Aquí se recopilan y almacenan datos de diversas fuentes, y el análisis de la calidad y diversidad de los datos recopilados es crucial, lo que sienta las bases para las siguientes etapas. En este punto del ciclo, se recomiendan las unidades de disco duro empresariales (eHDD) de alta capacidad, ya que ofrecen la mayor capacidad por unidad y el menor costo por bit.
La siguiente etapa es donde Datos Está preparado para el ingreso, administración de la evaluación de la etapa anterior, preparación y conversión con fines formativos. Para adaptarse a esta fase, los centros de datos implementan una infraestructura de almacenamiento mejorada, como lagos de datos rápidos, para respaldar la preparación y recepción de datos. Aquí, alta capacidad Unidades de estado sólido Es necesario mejorar el almacenamiento de los discos duros existentes o crear sistemas de almacenamiento flash completamente nuevos. Esto garantiza un acceso rápido a datos organizados y preparados.
Luego viene la siguiente etapa de entrenamiento de los modelos de IA para realizar predicciones precisas utilizando los datos de entrenamiento. Esta fase suele ocurrir en supercomputadoras de alto rendimiento y requiere soluciones de almacenamiento específicas de alto rendimiento para funcionar con la mayor eficacia posible. Aquí, se crean almacenamiento flash de gran ancho de banda y SSD optimizados de baja latencia para satisfacer las necesidades específicas de esta etapa, proporcionando la velocidad y precisión necesarias.
Luego, después del entrenamiento, la fase de inferencia y motivación se centra en crear una interfaz fácil de usar para los modelos de IA. Esta fase incluye el uso de una interfaz de programación de aplicaciones (API), paneles y herramientas que combinan contexto y datos específicos con indicaciones para el usuario final. A continuación, los modelos de IA se integrarán en aplicaciones y clientes de Internet sin necesidad de intercambiar sistemas existentes. Esto significa que mantener los sistemas existentes junto con la nueva informática de IA requerirá más almacenamiento.
Aquí, los SSD más grandes y rápidos son esenciales para la actualización de la IA ComputadorasSe necesitan dispositivos flash integrados de mayor capacidad para que los teléfonos inteligentes y los sistemas de IoT mantengan una funcionalidad fluida en aplicaciones del mundo real.
A esto le sigue la fase del motor de inferencia de IA, donde los modelos entrenados se colocan en entornos de producción para examinar nuevos datos, producir nuevo contenido o hacer predicciones en tiempo real. En este punto, el nivel de eficiencia del motor es crucial para lograr respuestas de IA rápidas y precisas. Por lo tanto, para garantizar un análisis completo de los datos, el rendimiento del almacenamiento masivo es esencial. Para respaldar esta fase, se pueden usar SSD de alta capacidad para transmisión o modelado de datos en servidores de inferencia en función de las necesidades de ancho de banda o tiempo de respuesta, mientras que se pueden usar SSD de alto rendimiento para almacenamiento en caché.
La etapa final es donde se crea contenido nuevo, con información producida por modelos de IA y luego almacenada. Esta fase completa el ciclo de datos, mejorando continuamente el valor de los datos para el entrenamiento y análisis de futuros modelos. El contenido generado se almacenará en discos duros empresariales para fines de archivo en el centro de datos y tanto en SSD de alta capacidad como en dispositivos flash integrados para periféricos impulsados por IA, haciéndolos disponibles para análisis futuros.
El ciclo de generación de datos es autosuficiente
Comprendiendo completamente las seis etapas del ciclo de datos de la IA y empleando las adecuadas almacenamiento Con herramientas para respaldar cada etapa, las empresas pueden mantener eficazmente la tecnología de IA, optimizar sus procesos internos y maximizar los beneficios de sus inversiones en IA.
La inteligencia artificial hoy Aplicaciones Utilice datos para producir texto, videos, imágenes y otras formas de contenido interesante. Este ciclo continuo de consumo y generación de datos está acelerando la necesidad de tecnologías de almacenamiento escalables e impulsadas por el rendimiento para gestionar de manera eficiente grandes conjuntos de datos de IA y volver a analizar datos complejos, impulsando una mayor innovación.
La demanda de las soluciones de almacenamiento adecuadas aumentará significativamente con el tiempo a medida que el papel de la IA en todas las operaciones se generalice e integre. Como resultado, el acceso a los datos, la eficiencia y precisión de los modelos de IA y conjuntos de datos más grandes y de mayor calidad serán cada vez más importantes. Además, con la integración de la IA en casi todas las industrias, los socios y clientes pueden esperar ver a los proveedores de componentes de almacenamiento personalizar sus productos para que haya una solución adecuada en cada etapa del ciclo de datos de la IA.
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