La inteligencia artificial (IA) ha aparecido en los titulares y en los centros de datos, pero con ella viene una serie de consideraciones operativas y de rendimiento que afectan al almacenamiento tanto como a cualquier otra disciplina de TI.
En esta revisión, analizamos las demandas clave del procesamiento de IA en el almacenamiento de datos, el tipo de almacenamiento que requiere la IA y la idoneidad del almacenamiento en la nube para las cargas de trabajo de IA.
Profundizamos en las necesidades de datos de la IA y el almacenamiento, como las demandas de datos vectoriales de alta dimensión y puntos de control durante el entrenamiento de la IA, además de las consideraciones de cumplimiento que conlleva el uso de la IA.
También analizamos las respuestas de los proveedores de almacenamiento al rápido aumento de los casos de uso de IA en el centro de datos, en términos de enlaces con actores líderes como Nvidia, así como en su oferta de almacenamiento dirigida a cargas de trabajo de IA.
En esta guía, examinamos las necesidades de almacenamiento de datos de la inteligencia artificial, las demandas que impone al almacenamiento de datos, la idoneidad del almacenamiento de objetos y en la nube para la IA y los productos clave de almacenamiento de IA.
Analizamos el uso de datos vectoriales en IA y cómo funcionan las bases de datos vectoriales, además de la incrustación de vectores, los desafíos para el almacenamiento de datos vectoriales y los proveedores clave de productos de bases de datos vectoriales.
Hablamos con Charlie Boyle de Nvidia sobre los desafíos de los datos en inteligencia artificial, consejos prácticos clave para proyectos de IA y demandas de almacenamiento de capacitación, inferencias, RAG y puntos de control.
Anuncios de proveedores de almacenamiento en el centro de conferencias de Nvdia sobre integración de infraestructura, abordando el cuello de botella de E/S de GPU y las alucinaciones de IA mediante la ejecución de microservicios Nvidia NeMo y NIM.
Hablamos con el director ejecutivo de Pure Storage, Charlie Giancarlo, sobre por qué la velocidad de escritura es clave para las cargas de trabajo de inteligencia artificial, el almacenamiento accesible para datos de IA y su predicción de la muerte del disco giratorio.
Hablamos con Grant Caley de NetApp sobre la IA y el almacenamiento de datos, la necesidad de escalamiento, rendimiento y nube híbrida, y de mover, copiar y clonar datos para disputar ejecuciones de inferencia.
Operaciones de control de IA a las que se dirige Vast Data, ya que promociona el almacenamiento basado en QLC para cargas de trabajo de IA.
Empiece a analizar el cumplimiento de la inteligencia artificial. Ese es el consejo de Mathieu Gorge de Vigitrust, quien dice que la gobernanza de la IA aún es inmadura, pero las empresas deberían reconocer los límites y aun así actuar.
La consultora de inteligencia artificial Crater Labs dedicó una gran cantidad de tiempo a administrar las unidades conectadas al servidor para garantizar que las GPU estuvieran saturadas. Un cambio a Pure Storage totalmente flash redujo esa cifra a casi cero.
Originalmente impulsado por la ya desaparecida memoria de clase de almacenamiento Optane de Intel, Parallelstore ofrece almacenamiento masivo de archivos paralelo dirigido a casos de uso de capacitación en inteligencia artificial en Google Cloud.