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Stockage IA
Qu’est-ce que le stockage IA ?
Le stockage IA est une infrastructure spécialisée conçue pour les charges de travail de machine learning et d’intelligence artificielle. Il comprend des options de stockage hautes performances et évolutives pour gérer les volumes de données massifs produits par les applications d’IA, garantissant ainsi une grande rapidité d’accès et de traitement pour ces données. Les systèmes de stockage IA intègrent fréquemment des technologies permettant de maximiser l’efficacité et de réduire les dépenses, telles que la réduction des données, notamment par déduplication et par compression, ainsi que la hiérarchisation des données. En outre, le stockage IA met fortement l’accent sur la sécurité des données et utilise le contrôle d’accès et le chiffrement pour protéger les données privées. L’intégration d’un framework d’IA rationalise l’accès et le traitement des données, ce qui favorise le développement d’applications IA/ML.
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- L’importance du stockage IA
- Choisir la bonne solution de stockage IA
- Optimiser le stockage IA
- Protéger les données avec le stockage IA
- Les tendances du stockage IA
- HPC et le stockage IA
L’importance du stockage IA
Le besoin de solutions de stockage pour les charges de travail d’IA augmente à mesure que la technologie IA s’étend à tous les secteurs. Nous soulignons ici la valeur du stockage IA dans la gestion des tâches gourmandes en données, l’aide à l’inférence et à l’entraînement de modèles, et la résolution de tous les problèmes associés.
- Stockage IA et charges gourmandes en données : Les étapes d’agrégation et de préparation des données de l’IA impliquent d’énormes volumes de données et nécessitent une grande capacité de stockage. Pour gérer les quantités massives de données produites par les charges de travail d’IA et assurer un accès et un traitement fluides, il est essentiel de disposer de solutions de stockage efficaces.
- Stockage IA et aide à l’inférence et à l’entraînement de modèles : Les étapes d’entraînement, d’affinage et d’inférence de l’IA sont les plus exigeantes en termes de performances. Pour ces étapes du pipeline de données d’IA, il faut disposer de solutions de stockage efficaces offrant des performances élevées pour les opérations de lecture et d’écriture. Les grands ensembles de données destinés à l’entraînement de modèles IA doivent être récupérés et stockés rapidement pour permettre des entraînements répétés des modèles, y compris pour les points de contrôle. Des données en temps réel sont nécessaires pour assurer la justesse des prédictions et des jugements d’inférence. Une solution de stockage IA efficace améliore les performances des activités d’entraînement et d’inférence en permettant une récupération et un traitement rapides des données.
- Défis liés au stockage IA : Le stockage IA pose notamment des problèmes d’évolutivité, de performances et de gestion des données. Pour prendre en charge des ensembles de données d’IA de plus en plus volumineux, les systèmes de stockage doivent pouvoir s’étendre sans effort. Le traitement des charges de travail d’IA nécessite un stockage hautes performances. Les déploiements de stockage IA doivent également intégrer la réduction des données, notamment par déduplication et par compression, de façon à maximiser l’efficacité et à réduire les coûts du stockage tout en assurant la sécurité et la conformité réglementaire des données. Pour réaliser le plein potentiel des applications d’IA/ML, il est essentiel de relever ces défis.