Scopri perché Pure Storage è stata nominata ancora una volta leader nel Gartner Magic Quadrant 2022™ per i file system e l'object storage distribuiti.
Intelligenza artificiale

Un'infrastruttura più intelligente per la AI

I workload AI elaborano enormi quantità di dati provenienti da origini strutturate e non strutturate. Scegli soluzioni a performance elevate con un'architettura ottimizzata capace di armonizzarsi perfettamente con i tuoi data center.

Accelera con la massima facilità i tempi di generazione delle informazioni approfondite

In un mondo dominato da volumi di dati in continuo aumento, i dati condivisi sono infinitamente più utili di quelli archiviati. Pure velocizza la generazione degli analytics moderni e i workload di AI, fornendo una singola piattaforma di storage scale-out in grado di accelerare i tempi di analisi per le aziende data-driven.

Accelera la generazione di insight

La AI sta trasformando ogni singolo aspetto del business. Ma i dati non si analizzano da soli, e in genere i sistemi legacy non sono in grado di supportare le enormi pipeline di dati AI necessarie per gli analytics moderni. Pure offre una piattaforma altamente parallela in grado di fornire performance all-flash  rapidissime per miliardi di oggetti e file.

Soluzioni di AI che semplificano le operazioni

I dati sono la linfa vitale dell’ AI, ma sono confinati in innumerevoli silos e infrastrutture che risalgono al secolo scorso. Dall'acquisizione dei dati all'addestramento delle reti neurali, la soluzione Pure è interamente concepita per fornire una singola piattaforma di storage scale-out che consolida i workload AI. Dall'acquisizione dei dati all'addestramento delle reti neurali, Pure è costruito da zero per offrire un'unica piattaforma di storage scale-out che consolida i carichi di lavoro dell'AI.

Un leader nel campo dell'innovazione

Riconosciuta come "Best AI Solution for Big Data" da AI Breakthrough Awards, Pure offre un'infrastruttura AI-first semplice e flessibile, che si adatta alle esigenze della AI per proiettare le aziende verso una nuova era, accelerando l'innovazione e garantendo un vantaggio competitivo per le iniziative correlate alla AI.

AI Breakthrough Award 2021
Gartner Magic Quadrant per i file system e l'object storage distribuiti

Pure Storage nominata ancora una volta leader nel Gartner® Magic Quadrant™ 2022

per i file system e l'object storage distribuiti

Scarica il report
"...La collaborazione tra Meta e Pure continua: AI Research SuperCluster (RSC) è solo l'ultimo esempio di come Pure sta aiutando Meta a realizzare i suoi obiettivi di ricerca nel campo dell'AI."

Pure Storage collabora con Meta sull'AI Research SuperCluster

FlashArray e FlashBlade forniscono una soluzione di storage solida e scalabile per RSC di Meta.

Per saperne di più

Ma che cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale (AI) è un ramo delle scienze informatiche che si occupa della creazione di sistemi ad apprendimento automatico capaci di eseguire attività che normalmente necessitano dell'intelligenza umana. Dalle auto self-driving alla previsione del futuro, la AI offre nuove, rivoluzionarie modalità di utilizzo dei dati che ci consentono di plasmare il mondo in cui viviamo.

Altre domande frequenti:

1. Vantaggi della AI per l'analytics dei dati

L’AI può supportare in diversi modi la pipeline di analytics dei dati: dall'elaborazione dei dati non strutturati, come i feed video in streaming, al supporto di avanzati strumenti di predictive analytics. Gli algoritmi di AI possono aiutarti a sviluppare le funzionalità di analytics che ti servono per garantire la competitività della tua azienda.

2. Perché l’AI ha bisogno dei Big Data

AI e Big Data hanno un rapporto simbiotico, in cui entrambi migliorano decisamente se vengono utilizzati insieme. All'aumentare dell'ampiezza e della qualità del dataset di addestramento, aumenta anche l'efficacia della AI. Viceversa, le pipeline di Big Data Analytics possono sfruttare l’AI per migliorare l'efficienza di elaborazione di grandi quantità di dati non strutturati distribuiti in vari ambienti organizzati in silos.

3. Differenza tra AI, machine learning e deep learning

AI, machine learning (ML) e deep learning (DL) si distinguono per ambito e specificità: 

  • L’AI ha soprattutto l'obiettivo di dare vita a sistemi informatici in grado di apprendere autonomamente. 

  • Il machine learning è un sottoinsieme dell’AI che si avvale di algoritmi capaci di apprendere autonomamente a partire dai dati di addestramento. 

  • Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza le reti neurali, nello specifico quelle che presentano più di un livello "nascosto" fra i livelli di input e output della rete.

Non fidarti solo della nostra parola

Collaboriamo con le migliori aziende di tutti i settori.

"Pure ci offre credibilità quando affrontiamo iniziative di trasformazione AI per i clienti".

Alexei Gavriline
Co-fondatore e Presidente

La velocità di elaborazione per l'analisi dei dati medici è aumentata notevolmente dopo l'introduzione di AIRI.

Chang-Fu Kuo
Direttore, Centro per l'AI in medicina

Partner

Apri le porte a una nuova era di progressi per l'intera umanità con avanzate soluzioni di analytics e AI.

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