از آنجایی که صنعت هوش مصنوعی (AI) به رشد خود ادامه می‌دهد، توسعه زیرساخت‌های قوی برای آموزش مدل‌ها و ارائه خدمات را ضروری می‌کند – که تأثیر زیادی بر ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها دارد. این پیامدهای قابل توجهی برای میزان داده های تولید شده و مهمتر از همه، نحوه و مکان ذخیره این بینش دارد.

توانایی مدیریت کارآمد این داده ها در حال تبدیل شدن به حیاتی است زیرا نیازهای داده به طور تصاعدی به دلیل رشد و توسعه مداوم ابزارهای هوش مصنوعی افزایش می یابد. پس ، زیرساخت ذخیره‌سازی مورد نیاز برای پشتیبانی از این سیستم‌ها باید بتواند به موازات پیشرفت‌های سریع در کاربردها و قابلیت‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر باشد.

با ایجاد داده های جدید توسط هوش مصنوعی و ارزشمندتر کردن داده های موجود، چرخه ای به سرعت پدیدار می شود که در آن افزایش تولید داده منجر به افزایش نیازهای ذخیره سازی می شود. این امر به تولید داده های بیشتر کمک می کند - تشکیل یک "چرخه داده هوش مصنوعی" که توسعه هوش مصنوعی را به جلو می برد. برای استفاده کامل از پتانسیل هوش مصنوعی، سازمان‌ها نه تنها باید این چرخه را درک کنند، بلکه باید مفاهیم آن را برای مدیریت زیرساخت و منابع کاملاً درک کنند.

چرخه داده شش مرحله ای هوش مصنوعی

چرخه داده‌های هوش مصنوعی شامل یک چارچوب شش مرحله‌ای است که برای ساده‌سازی پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها طراحی شده است. مرحله اول بر جمع آوری داده های خام موجود و ذخیره سازی متمرکز است. داده‌ها در اینجا از منابع مختلف جمع‌آوری و ذخیره می‌شوند، و تجزیه و تحلیل کیفیت و تنوع داده‌های جمع‌آوری‌شده بسیار مهم است - پایه‌گذاری برای مراحل بعدی. برای این مرحله از چرخه، ظرفیت درایوهای هارد دیسک سازمانی (eHDD) توصیه می شود، زیرا آنها بالاترین ظرفیت هر درایو و کمترین هزینه را برای هر بیت ارائه می دهند.

مرحله بعدی جایی است که داده ها برای دریافت آماده می شوند و ارزیابی مرحله قبل برای اهداف آموزشی مدیریت، آماده و تبدیل می شود. برای انطباق با این مرحله، مراکز داده در حال استفاده از زیرساخت های ذخیره سازی ارتقا یافته - مانند دریاچه های سریع داده - برای پشتیبانی از داده ها برای آماده سازی و دریافت هستند. در اینجا، SSDهای با ظرفیت بالا برای افزایش فضای ذخیره سازی HDD موجود یا ایجاد سیستم های ذخیره سازی تمام فلش جدید مورد نیاز است. این امر دسترسی سریع به داده های سازمان یافته و آماده را تضمین می کند.

سپس مرحله بعدی آموزش مدل های هوش مصنوعی برای پیش بینی دقیق با داده های آموزشی فرا می رسد. این مرحله معمولاً در ابررایانه‌های با کارایی بالا اتفاق می‌افتد - به راه‌حل‌های ذخیره‌سازی خاص و با کارایی بالا برای کارکرد تا حد امکان مؤثر نیاز دارند. در اینجا، ذخیره‌سازی فلش با پهنای باند بالا و eSSD‌های افزایش‌یافته با تأخیر کم برای رفع نیازهای خاص این مرحله ایجاد می‌شوند و سرعت و دقت لازم را فراهم می‌کنند.

در مرحله بعد، پس از آموزش، مرحله استنباط و تحریک بر ایجاد یک رابط کاربر پسند برای مدل‌های هوش مصنوعی متمرکز است. این مرحله شامل استفاده از یک رابط برنامه نویسی کاربردی (API)، داشبوردها و ابزارهایی است که زمینه را با داده های خاص با اعلان های کاربر نهایی ترکیب می کند. سپس، مدل‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به تعویض سیستم‌های فعلی، در برنامه‌های کاربردی اینترنت و مشتری ادغام می‌شوند. این بدان معناست که حفظ سیستم‌های فعلی در کنار محاسبات هوش مصنوعی جدید نیاز به ذخیره‌سازی بیشتری دارد.

در اینجا، SSDهای بزرگتر و سریعتر برای ارتقاء هوش مصنوعی در رایانه ها ضروری هستند و دستگاه های فلش جاسازی شده با ظرفیت بالاتر برای گوشی های هوشمند و سیستم های اینترنت اشیا برای حفظ عملکرد یکپارچه در برنامه های کاربردی دنیای واقعی مورد نیاز هستند.

مرحله موتور استنتاج هوش مصنوعی دنبال می شود، جایی که مدل های آموزش دیده در محیط های تولید قرار می گیرند تا تحلیل داده های جدید را انجام دهند، محتوای جدید تولید کنند یا پیش بینی های بلادرنگ ارائه دهند. در این مرحله، سطح کارایی موتور برای دستیابی به پاسخ‌های سریع و دقیق هوش مصنوعی بسیار مهم است. پس ، برای اطمینان از تجزیه و تحلیل جامع داده ها، عملکرد ذخیره سازی قابل توجه ضروری است. برای پشتیبانی از این مرحله، می‌توان از SSD‌های با ظرفیت بالا برای استریم یا مدل‌سازی داده‌ها به سرورهای استنتاج بر اساس مقیاس یا نیاز زمان پاسخ استفاده کرد، در حالی که از SSD‌های با کارایی بالا می‌توان برای ذخیره‌سازی استفاده کرد.

مرحله نهایی جایی است که محتوای جدید با بینش هایی که توسط مدل های هوش مصنوعی تولید شده و سپس ذخیره می شود، ایجاد می شود. این مرحله چرخه داده را با افزایش مداوم ارزش داده برای آموزش و تجزیه و تحلیل مدل آینده تکمیل می کند. محتوای تولید شده در هارد دیسک های سازمانی برای اهداف بایگانی مرکز داده و در SSD های با ظرفیت بالا و دستگاه های فلش جاسازی شده برای دستگاه های لبه هوش مصنوعی ذخیره می شود و آن را برای تجزیه و تحلیل آینده به راحتی در دسترس قرار می دهد.

چرخه تولید داده های خودپایدار

با درک کامل شش مرحله چرخه داده هوش مصنوعی و به کارگیری ابزارهای ذخیره سازی مناسب برای پشتیبانی از هر مرحله، کسب و کارها می توانند به طور موثر فناوری هوش مصنوعی را حفظ کنند، عملیات داخلی خود را ساده کنند و مزایای سرمایه گذاری هوش مصنوعی خود را به حداکثر برسانند.

برنامه های کاربردی هوش مصنوعی امروزی از داده ها برای تولید متن، ویدئو، تصاویر و اشکال مختلف محتوای جالب دیگر استفاده می کنند. این حلقه پیوسته از مصرف و تولید داده، نیاز به فناوری‌های ذخیره‌سازی مبتنی بر عملکرد و مقیاس‌پذیر را برای مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ هوش مصنوعی و فاکتورسازی مجدد داده‌های پیچیده به‌طور کارآمد تسریع می‌کند و نوآوری‌های بیشتر را پیش می‌برد.

تقاضا برای راه حل های ذخیره سازی مناسب به طور قابل توجهی در زمان افزایش می یابد زیرا نقش هوش مصنوعی در سراسر عملیات حتی رایج تر و یکپارچه تر می شود. در نتیجه، دسترسی به داده ها، کارایی و دقت مدل های هوش مصنوعی و مجموعه داده های بزرگتر و با کیفیت بالاتر نیز اهمیت فزاینده ای پیدا خواهند کرد. علاوه بر این، از آنجایی که هوش مصنوعی تقریباً در هر صنعت تعبیه شده است، شرکا و مشتریان می توانند انتظار داشته باشند که ارائه دهندگان اجزای ذخیره سازی محصولات خود را به گونه ای تنظیم کنند که راه حل مناسبی در هر مرحله از چرخه داده هوش مصنوعی وجود داشته باشد.

ما بهترین سرویس بازیابی اطلاعات را ارائه کرده ایم.

این مقاله به عنوان بخشی از کانال Expert Insights TechRadarPro تهیه شده است که در آن بهترین و باهوش ترین ذهن ها در صنعت فناوری امروز را معرفی می کنیم. نظرات بیان شده در اینجا نظرات نویسنده است و لزوماً نظرات TechRadarPro یا Future plc نیست. اگر علاقه مند به مشارکت هستید، اطلاعات بیشتری را در اینجا بیابید: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro