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Intelligenza artificiale

Soluzioni di storage per l’AI che migliorano l'efficienza

Ottimizza lo sviluppo dell'AI con le soluzioni di storage per l’AI di Pure Storage. Semplifica la data curation, l'addestramento e l'inferenza per massimizzare l'efficienza e le performance.

Accelera, automatizza e rendi i tuoi workflow AI resilienti alle sfide future

Promuovi le innovazioni dell'AI con una piattaforma di storage che ottimizza l'elaborazione della GPU e la rete. Sfrutta le soluzioni Pure Storage per automatizzare l'accesso alle fonti dei dati, alle risorse di storage e ai data services, in modo da poter addestrare i modelli in pochi giorni, non in mesi.

Accelera le analisi dettagliate supportate dall’AI.

Accelera i tempi di esecuzione dei workflow AI end-to-end con una moderna architettura di storage condivisa che offre un'esperienza coerente in termini di deployment, gestione, aggiornamenti e supporto. Puoi scalare in modo granulare con incrementi di dimensioni adeguate on demand, per offrire performance multidimensionali per qualsiasi dato.

Automatizza l'accesso ai dati e allo storage persistente

Pure automatizza la distribuzione di risorse di storage persistente per l'esecuzione di workload AI in ambienti containerizzati. Usufruisci dei massimi livelli di disponibilità e portabilità, insieme a data services come governance, RBAC, backup e restore. La pipeline dei dati as-a-Service migliora ulteriormente la produttività dei data scientist.

Storage per la AI a prova di futuro

Conserva i tuoi enormi dataset di repository necessari per il futuro addestramento su uno storage ottimizzato per la capacità all-flash, al costo del disco. Accelera il deployment con architetture di riferimento comprovate e certificate. I tuoi in AI sono protetti da servizi in abbonamento che ti offrono le più recenti funzionalità hardware e software in modo non disruptive.

Che cos'è lo storage per la AI?

Lo storage per la AI è un'infrastruttura e una soluzione di storage progettata e ottimizzata per supportare le esigenze delle applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e dei workflow di sviluppo dell'AI. L'AI comporta l'elaborazione di dataset di grandi dimensioni e l'addestramento di modelli complessi, il che richiede una notevole capacità di storage, un accesso ad alta velocità ai dati e una gestione efficiente dei dati.

Altre domande frequenti:

1. Cosa sono i workload di AI?

I workload dell'AI sono attività e calcoli specifici che i sistemi di intelligenza artificiale (AI) eseguono per raggiungere vari obiettivi. Questi workload coprono un'ampia gamma di applicazioni e casi d'uso, basandosi su vari processi e algoritmi di AI.

2. Perché l’AI ha bisogno dei Big Data

AI e Big Data hanno un rapporto simbiotico: migliorano se sono 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. Quali sono le considerazioni necessarie per implementare l'AI in modo scalabile?

Le infrastrutture cloud o legacy spesso vengono utilizzate per lo sviluppo delle prime fasi dell'AI o per il proof of concept, ma quando l'AI viene utilizzata a livello di produzione, i data scientist devono poter contare su un'infrastruttura che sia appositamente ottimizzata. 

Dovrebbe pertanto essere tenuto in considerazione quanto segue:

  • Dimensioni e crescita del set di dati
  • Costi e disponibilità di soluzioni di rete, storage e GPU dalle performance elevate
  • Requisiti relativi a sicurezza, controllo, gestione e proprietà dei dati.

Spesso, infatti una soluzione on-premise o ibrida sarà in grado di offrire risultati migliori in tempi più rapidi, con un costo totale di proprietà inferiore.

Case study
Chang Gung Memorial Hospital logo on orange gradient background
“The computing speed of analyzing medical data has been greatly increased after introducing AIRI.”
Chang-Fu Kuo
Director, Center for AI in Medicine
Chang-Fu Kuo
Director, Center for AI in Medicine
Kakao logo on yellow background
“We needed fast and reliable storage for AI projects, and FlashBlade® was an optimal choice for us. Since adopting FlashBlade, we are able to use data more efficiently and significantly reduce the cost of managing infrastructure.”
Il-seop Jin
Manager, Infrastructure Planning
Il-seop Jin
Manager, Infrastructure Planning
MediaZen logo on blue background
96%
Accelerates AI-powered voice recognition modeling cycle by 96%
Abstract grey hexagons on a black background
"You need to consider storage to drive the success of AI projects. FlashBlade processes large amounts of data reliably at high speed, allowing us to build an infrastructure that always provides the optimal performance.”
Jargalsaikhan Narantuya
Professor, AI Graduate School
Jargalsaikhan Narantuya
Professor, AI Graduate School
Layered orange hexagons on a canvas colored background
2.5x
Increase in GPU usage, from 30% to 80%

Partnership

NVIDIA e Pure Storage offrono AI scalabile per ogni organizzazione.

"...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."

Vivek Pai

Leader di storage per l'AI Research SuperCluster, META

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Telefono: +39 02 9475 9422

Media: pr@purestorage.com

 

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Milano, 20121

+39 02 9475 9422

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