Intelligentere Infrastruktur für KI
KI-Workloads sind auf GPUs angewiesen. Diese speziellen Prozessoren verarbeiten riesige Datenmengen aus strukturierten und unstrukturierten Quellen. Maximieren Sie die GPU-Effizienz und den ROI mit architektonisch optimierten Hochleistungslösungen.
Unternehmen auf der ganzen Welt werden durch KI nachhaltig beeinflusst. Aber Daten analysieren sich nicht von selbst und herkömmliche Systeme sind häufig mit den massiven KI-Daten-Pipelines, die für maschinelles Lernen und Deep Learning erforderlich sind, überfordert. Pure Storage stellt eine hochgradig parallele Plattform bereit, die in der Lage ist, ultraschnelle All-Flash-Performance für Milliarden von Objekten und Dateien zu liefern.
Daten stecken in der Infrastruktur des 20. Jahrhunderts und in ausufernden Silos fest, aber sie sind auch für KI unabdingbar. Von der Datenerfassung bis hin zum Training neuronaler Netzwerke: Pure FlashBlade//S ist von Grund auf dafür konzipiert, eine einheitliche Scale-out-Storage-Plattform bereitzustellen, auf der Ihre Daten-Pipeline konsolidiert und beschleunigt wird.
KI-Pilotprojekte werden häufig in einer bestehenden Recheninfrastruktur oder in der Cloud begonnen. Wenn Daten auf ein Produktionsniveau skaliert werden, werden Performance und Zuverlässigkeit immer wichtiger. Herkömmliche Infrastrukturen können da nicht mithalten, und Cloud-Infrastrukturen können sehr teuer werden. Nutzen Sie KI auf Produktionsniveau mit Systemen, die für KI optimiert sind und die Gesamtbetriebskosten senken.
„Die Computing-Geschwindigkeit beim Analysieren medizinischer Daten wurde nach der Einführung von AIRI deutlich gesteigert.“
„Wir waren auf der Suche nach schnellem und zuverlässigem Storage für KI-Projekte, und FlashBlade war für uns die optimale Wahl. Seit der Einführung von FlashBlade sind wir in der Lage, Daten effizienter zu nutzen und die Kosten für das Management der Infrastruktur deutlich zu senken.
für Distributed File Systems und Object Storage ernannt wurde
FlashArray und FlashBlade bieten eine widerstandsfähige und skalierbare Storage-Lösung für den RSC von Meta.
Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Zweig der Informatik, der sich mit dem Schaffen selbstlernender Systeme befasst, die Aufgaben ausführen können, für die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Von selbstfahrenden Autos zur Zukunftsvorhersage: KI revolutioniert die Art und Weise, wie wir Daten nutzen können, um unsere Welt zu formen.
KI kann Ihre Datenanalyse-Pipeline auf verschiedene Weise unterstützen: von der Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Streaming-Video-Feeds bis hin zu fortschrittlichen Tools für die prädiktive Analyse. KI-Algorithmen können Ihren Analysefunktionen den Schub geben, den Sie brauchen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
KI und Big Data stehen in einer symbiotischen Beziehung, in der beide zusammen im Allgemeinen besser sind. Je größer und hochwertiger der Trainingsdatensatz ist, desto mehr lernt die KI. Auf der anderen Seite können Big-Data-Analyse-Pipelines KI nutzen, um große Mengen unstrukturierter Daten, die über mehrere isolierte Umgebungen verteilt sind, effizient zu verarbeiten.
Der Unterschied zwischen KI, maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) liegt im Grad der Spezifität:
KI befasst sich im Allgemeinen mit der Entwicklung von Computersystemen, die selbstständig lernen können.
ML ist ein Teilbereich der KI, der sich mit Algorithmen befasst, die anhand von Trainingsdaten selbstständig lernen können.
DL ist ein Teilbereich von ML, die sich mit neuronalen Netzen befasst, insbesondere mit solchen, die mehrere verborgene Schichten zwischen den Eingangs- und Ausgangsschichten des Netzes aufweisen.
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