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AI データ サイクルにおいてストレージが果たす役割

人工知能 (AI) 業界が成熟し続けるにつれて、モデルをトレーニングしてサービスを提供するための堅牢なインフラストラクチャの開発が必要となり、データのストレージと管理に大きな影響を与えます。これは、生成されるデータの量、そして最も重要なことに、この洞察をどこにどのように保存するかに重大な影響を及ぼします。AI ツールの継続的な成長と開発によりデータ要件が急激に増加するにつれ、このデータを効率的に管理する機能が重要になってきています。したがって、これらのシステムをサポートするために必要なストレージ インフラストラクチャは、AI アプリケーションと機能の急速な進歩と並行して拡張できる必要があります。AI が新しいデータを作成し、既存のデータの価値をさらに高めることで、データ生成の増加がストレージ ニーズの拡大につながるというサイクルがすぐに生まれます。これによりさらなるデータ生成が促進され、AI 開発を前進させる「有益な AI データ サイクル」が形成されます。 AI の可能性を最大限に活用するには、組織はこのサイクルを把握するだけでなく、そのサイクルがインフラストラクチャとリソース管理に与える影響を十分に理解する必要があります。ピーター・ヘイルズソーシャルリンクのナビゲーションPeter Hayles 氏、Western Digital、HDD プロダクト マーケティング マネージャー6 段階の AI データ サイクル AI データ サイクルは、データの処理と保存を合理化するために設計された 6 段階のフレームワークで構成されています。最初の段階では、既存の生データとストレージの収集に重点が置かれます。ここでのデータはさまざまなソースから収集および保存されており、収集されたデータの品質と多様性の分析が次の段階の基礎を築くために重要です。サイクルのこの段階では、ドライブあたりの容量が最大で、ビットあたりのコストが最低であるため、キャパシティ エンタープライズ ハードディスク ドライブ (eHDD) が推奨されます。次の段階では、データを取り込むために準備し、前の段階での評価をトレーニング目的で管理、準備、変換します。この段階に対応するために、データセンターは、高速データレイクなどのアップグレードされたストレージ インフラストラクチャを適用して、データの準備と取り込みをサポートしています。ここでは、既存の HDD ストレージを強化したり、新しいオールフラッシュ ストレージ…