AI 存储
什么是 AI 存储？
AI 存储是一种专为机器学习和人工智能工作负载设计的基础设施。它包含高性能且可扩展的存储选项，用于管理 AI 应用产生的大量数据，保证了对数据的快速访问和处理。这些存储系统通常包含数据缩减（包括重复数据删除和压缩）和分层等技术，可最大限度提高效率并减少开支。此外，AI 存储还非常注重数据安全，采用访问控制和加密技术来保护私有数据。AI 框架的集成简化了数据访问和处理，有助于实现 AI 和 ML 应用开发。
- AI 存储的重要性
- 选择正确的 AI 存储
- 优化 AI 存储
- 利用 AI 存储保护数据
- AI 存储趋势
- HPE 和 AI 存储
AI 存储的重要性
随着 AI 技术在各领域的普及，对 AI 工作负载存储解决方案的需求日益增长。我们在此重点说明 AI 存储在管理数据密集型工作、辅助进行模型推理和训练以及解决任何相关问题方面的价值。
- AI 存储与数据密集型工作负载：AI 的数据聚合和数据准备阶段涉及大量数据，需要较高的存储容量。要管理 AI 工作负载产生的大量数据并实现流畅的访问和处理，有效的存储解决方案至关重要。
- AI 模型推理和训练中的存储：AI 训练、调优和推理阶段对性能的要求最高。AI 数据管道的这些阶段必须使用有效的存储解决方案，为读写操作提供高性能。必须快速检索和存储用于 AI 模型训练的大型数据集，以便重复训练模型，包括检查点。准确的推理预测和判断需要实时数据。有效的 AI 存储解决方案可快速检索和处理数据，提高训练和推理活动的性能。
- AI 存储面临的挑战：可扩展性、性能和数据管理是 AI 存储面临的一些问题。为了支持不断增长的 AI 数据集，存储系统必须能够轻松扩展。处理 AI 工作负载需要高性能存储。AI 存储部署还必须包含数据缩减功能，包括重复数据删除和压缩，以最大限度提高存储效率并节省成本。同时，数据安全和监管合规性也构成了额外障碍。必须解决这些难题才能充分发挥 AI 和 ML 应用的潜力。
