Almacenamiento para inteligencia artificial
¿Qué es el almacenamiento para inteligencia artificial?
El almacenamiento para inteligencia artificial es una infraestructura especializada, diseñada para cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Incluye opciones de almacenamiento escalable de alto rendimiento para gestionar volúmenes de datos masivos producidos por aplicaciones de inteligencia artificial, de modo que garantiza la rapidez en el acceso y el procesamiento de los datos. Con frecuencia, estos sistemas de almacenamiento cuentan con tecnologías como la reducción de datos, que incluye la deduplicación y la compresión, y la organización en niveles, para maximizar la efectividad y reducir costes. Además, el almacenamiento para inteligencia artificial enfatiza firmemente la seguridad de datos, al emplear control de acceso y cifrado para proteger los datos privados. La integración del marco de inteligencia artificial optimiza el acceso a los datos y su procesamiento, lo que permite el desarrollo de aplicaciones de IA y ML.
- La importancia del almacenamiento para inteligencia artificial
- Cómo elegir el almacenamiento para inteligencia artificial adecuado
- Optimizar el almacenamiento para inteligencia artificial
- Proteger los datos con almacenamiento para inteligencia artificial
- Tendencias del almacenamiento para inteligencia artificial
- HPE y el almacenamiento para inteligencia artificial
La importancia del almacenamiento para inteligencia artificial
La necesidad de contar con soluciones de almacenamiento para cargas de trabajo de inteligencia artificial es cada vez mayor, al extenderse la tecnología de IA progresivamente por todos los sectores. Aquí, queremos enfatizar el valor del almacenamiento para inteligencia artificial en la gestión de trabajos con un uso intensivo de datos, para ayudar en la inferencia de modelos y en el entrenamiento, además de para resolver cualquier problema asociado.
- Almacenamiento para inteligencia artificial y cargas de trabajo con un uso intensivo de datos: las etapas de agregación y preparación de datos de la inteligencia artificial utilizan enormes volúmenes de datos y requieren una gran capacidad de almacenamiento. Para gestionar las cantidades masivas de datos que producen las cargas de trabajo de inteligencia artificial y proporcionar acceso y procesamiento fluidos, resulta esencial contar con soluciones de almacenamiento efectivas.
- El almacenamiento en la inferencia y el entrenamiento del modelo de IA: las etapas de entrenamiento, ajuste e inferencia de la inteligencia artificial son las que presentan las mayores demandas de rendimiento. Estas etapas del pipeline de datos de inteligencia artificial deben contar con soluciones de almacenamiento efectivas, que entreguen alto rendimiento para las operaciones tanto de lectura como de escritura. Es necesario recuperar y guardar grandes conjuntos de datos para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial de forma repetida, incluso para los procesos de puntos de control. Se necesitan datos en tiempo real para predicciones y evaluaciones de inferencia precisas. Unas soluciones de almacenamiento para inteligencia artificial efectivas mejorarán el rendimiento tanto de las actividades de entrenamiento como de las de inferencia, al facilitar la aceleración de la recuperación y el procesamiento de los datos.
- Desafíos con el almacenamiento para inteligencia artificial: la escalabilidad, el rendimiento y la gestión de datos son algunas de las dificultades en el almacenamiento para inteligencia artificial. Para admitir conjuntos de datos de inteligencia artificial cada vez más grandes, los sistemas de almacenamiento deben poder expandirse sin esfuerzo. El procesamiento de cargas de trabajo de inteligencia artificial requiere un almacenamiento de alto rendimiento. Las implementaciones de almacenamiento para inteligencia artificial también deben incorporar la reducción de datos, incluidas la deduplicación y la compresión, para maximizar la eficiencia del almacenamiento y reducir costes, y todo ello teniendo en cuenta las barreras adicionales que imponen la seguridad de datos y el cumplimiento normativo. Alcanzar el potencial completo de las aplicaciones de IA y ML exige abordar estos desafíos.
