KI-Storage
Was ist KI-Storage?
KI-Storage ist eine spezialisierte Infrastruktur, die für ML- und KI-Workloads entwickelt ist. Die Infrastruktur bietet leistungsstarke, skalierbare Speicheroptionen zur Verwaltung der enormen Datenmengen, die KI-Anwendungen erzeugen, und garantiert schnellen Zugriff auf die Daten sowie deren rasche Verarbeitung. Diese Datenspeichersysteme umfassen häufig Technologien wie Datenreduktion, einschließlich Deduplizierung und Kompression, sowie Tiering, um maximale Effizienz zu erzielen und Kosten zu senken. Des Weiteren steht beim KI-Datenspeicher die Datensicherheit im Vordergrund, sodass Zugriffskontrollen und Verschlüsselung zum Schutz vertraulicher Daten eingesetzt werden. Die Integration eines KI-Frameworks optimiert den Datenzugriff und die Datenverarbeitung und ermöglicht die Entwicklung von KI- und ML-Anwendungen.
- Die Bedeutung von KI-Storage
- Die Wahl des richtigen KI-Storage
- KI-Storage optimieren
- Datensicherung mit KI-Storage
- Trends bei KI-Storage
- HPE und KI-Storage
Die Bedeutung von KI-Storage
KI-Technologie erstreckt sich in alle Bereiche, und so wächst der Bedarf an Datenspeicherlösungen für KI-Workloads. Hier betonen wir den Wert von KI-Storage bei der Verwaltung datenintensiver Jobs, zur Unterstützung bei Modell-Inferenz und -Training sowie bei der Lösung damit verbundener Probleme.
- KI-Storage und datenintensive Workloads: Die Datensammlungs- und Datenaufbereitungsphasen von KI beinhalten enorme Datenmengen und erfordern hohe Datenspeicherkapazität. Effektive Datenspeicherlösungen sind unerlässlich, um diese enormen, von den KI-Workloads generierten Datenmengen zu verwalten und reibungslosen Zugriff und Verarbeitung zu bieten.
- Datenspeicher in KI-Modellinferenz und -training: Die Trainings-, Optimierungs- und Inferenzphasen von KI stellen die höchsten Leistungsanforderungen. In diesen Phasen der KI-Datenpipeline sind effektive Datenspeicherlösungen erforderlich, die hohe Leistung sowohl für Lese- als auch für Schreibvorgänge bieten. Große Datensätze für KI-Modelltraining müssen schnell abgerufen und gespeichert werden können, um Modelle wiederholt, unter anderem auf Prüfpunktausführung, zu trainieren. Echtzeitdaten werden für genaue Inferenz-Vorhersagen und Beurteilungen benötigt. Da effektive KI-Datenspeicherlösungen ein schnelles Abrufen und eine rasche Verarbeitung der Daten ermöglichen, verbessern sie die Leistung von Trainings- und Inferenzaktivitäten.
- Herausforderungen im Zusammenhang mit KI-Storage: Skalierbarkeit, Leistung und Datamanagement sind einige der Herausforderungen, die mit KI-Storage einhergehen. Um die wachsenden KI-Datensätze unterstützen zu können, müssen Datenspeichersysteme mühelos erweiterbar sein. Für die Verarbeitung von KI-Workloads ist ein leistungsstarker Datenspeicher erforderlich. KI-Datenspeicherbereitstellungen müssen auch Datenreduktion, einschließlich der Deduplizierung und Kompression, umfassen, um die Storage-Effizienz optimal nutzen und Kosten sparen zu können – zugleich stellen Datensicherheit und Compliance weitere Hürden dar. Um das volle Potenzial von KI- und ML-Anwendungen auszuschöpfen, müssen diese Herausforderungen angegangen werden.
