L'intelligenza artificiale (AI) è un ramo delle scienze informatiche che si occupa della creazione di sistemi di apprendimento automatico in grado di eseguire attività che di norma richiedono l'intelligenza umana. Dalle auto self-driving alla previsione del futuro, l'AI sta rivoluzionando i modi in cui possiamo usare i dati per plasmare il mondo in cui viviamo.
L'AI può apparire fantascienza, ma in realtà è solo un'estensione dei concetti di data science che utilizzano algoritmi per:
L'AI che utilizziamo oggi è classificata come intelligenza artificiale in senso stretto (ANI), che è alla base di sistemi in grado di svolgere solo compiti specifici imitando le capacità dell'intelligenza umana, come l'elaborazione del parlato e delle immagini. I sistemi ANI non hanno autocoscienza, ma sono comunque straordinariamente potenti. Gli ambiti di applicazione della predictive analytics, dell'elaborazione del linguaggio naturale e del riconoscimento delle immagini sono numerosi.
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L'AI è una delle principali forze trainanti alla base di dati di maggiori dimensioni e più veloci. La maggior parte delle persone tende a pensare all'AI in termini di risultati già raggiunti, come la sconfitta di un giocatore professionista di Go o le auto self-driving di Tesla. Tuttavia, che si utilizzi l'AI per costruire un motore di raccomandazioni per il servizio di video streaming o per creare un chatbot più intelligente, l'efficacia di tutti i sistemi di intelligenza artificiale dipende da due aspetti essenziali: la qualità dei dati di input e l'elevata quantità di dati di elaborazione.
Ciò è particolarmente vero per l'addestramento delle reti neurali profonde che, utilizzando l'AI, generano la maggior parte dei titoli delle testate più diffuse. Questo significa configurare un cluster multi-GPU come una pipeline di data analytics con una soluzione di data storage idonea a gestire tale workload.
Le soluzioni di storage di vecchia generazione basate su data lake di server con dischi a rotazione in silos non riescono a stare al passo con la domanda di Big Data e di dati più veloci. I moderni array all-flash offrono le architetture parallele e le velocità di trasferimento dati a bassa latenza necessarie per supportare le applicazioni di AI.
Pure Storage® ha creato FlashBlade® per soddisfare la crescente domanda di Big Data e dati veloci. Analogamente a NAS (NAS), FlashBlade offre performance di storage NVMe nativo che sono scalabili in base alle esigenze di dati. I vantaggi associati all'uso di FlashBlade per le applicazioni di AI includono:
Pure Storage ha inoltre stabilito una collaborazione con aziende leader del settore per fornire soluzioni di infrastruttura AI all-in-one e plug-and-play:
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