AI 儲存是指專門的儲存系統與架構（硬體與軟體），專為滿足人工智慧（AI）工作負載的嚴苛需求而設計。這些工作負載通常涉及大量資料集、高速處理和即時分析，使得傳統的儲存解決方案不足。AI 儲存系統經過優化，具有擴充性、效能，並與機器學習（ML）和深度學習（DL）工作流程整合。
AI 儲存為何重要
從訓練大型語言模型到開發進階影像辨識，每個 AI 專案都仰賴大量的資料。這些 AI 計畫的成功需要健全可靠的資料基礎架構，以管理、儲存和提供必要的資料。IDC 最近的一項調查發現，公司認為其基礎架構是將 GenAI 實驗轉變為業務和 IT 堆疊中廣泛採用 AI 的首要任務。
然而，即使專注於基礎架構變革，仍然會帶來挑戰。許多組織都專注於為運算密集型 AI 任務設定和最佳化 GPU。隨著 AI 專案的進展，他們通常會遇到資料可存取性、輸送量和可擴充性方面的儲存相關挑戰。他們的儲存系統可能會遇到效能瓶頸，因此無法充分運用 GPU 進行快速 AI 訓練和部署。這些系統可能難以在混合媒體工作負載中提供高效能，這對於確保快速的 AI 資料擷取而又不犧牲速度是必要的。它們可能也太複雜，無法管理，也缺乏節能擴展，因此可以隨著 AI 需求成長，而不需增加耗電量。
AI 儲存提供支援 AI 驅動應用程式所需的容量、效能和彈性。其重要性在於讓組織能夠有效管理驅動訓練、推論和其他 AI 流程的大型複雜資料集，進而駕馭 AI 的強大功能。
AI 儲存與傳統儲存的差異
AI 儲存與傳統資料儲存有幾種不同之處：
- 資料量和多樣性：AI 應用程式需要處理大量非結構化資料，如影像、影片和感應器資料，而傳統儲存主要著重於資料庫和檔案等結構化資料。
- 高效能：AI 儲存裝置優先考慮高 IOPS 和低延遲，以支援即時資料處理，與傳統儲存裝置不同，傳統儲存裝置可能將成本或容量優先於速度。
- 平行性：AI 系統需要跨分散式節點並行處理資料，並要求物件式資料儲存或平行檔案系統等進階架構。
- 無縫整合：AI 儲存解決方案的設計是要與 AI 架構（例如 TensorFlow、PyTorch）和加速器（例如 GPU、TPU）密切合作。
AI Storage 如何運作
AI 儲存採用可擴展的基礎架構，如物件式資料儲存和平行檔案系統，以管理資料的指數增長。這些系統在多個儲存節點間分配資料，確保資料永遠可用，並可由 AI 應用程式並行處理。
AI 儲存設備也運用非揮發性記憶體表達（NVMe）和固態硬碟（SSD）等技術，以高速資料擷取、減少訓練或推論任務期間的延遲，並支援高頻寬資料移動，這對訓練大型 AI 模型而言至關重要。
AI 工作負載通常需要分層儲存解決方案來平衡成本和效能。經常存取的資料儲存在高速儲存中，而經常存取的資料則儲存在符合成本效益、速度較慢的儲存中。
AI 和 ML 在優化儲存解決方案中扮演的角色
以下是 AI 和 ML 如何優化儲存解決方案：
預測式分析
AI 和 ML 演算法分析使用模式，以預測未來的儲存需求，實現主動擴展和資源分配。如此可將超額配置降至最低，並確保最佳使用儲存資源。
資料放置與快取
智慧資料放置演算法可最佳化資料儲存在系統內的位置（例如，更靠近運算節點或更快的儲存層）。AI 可以管理快取系統，確保最常存取的資料隨時可用。
異常偵測
AI 驅動的系統可監控儲存環境是否異常，例如潛在的硬體故障或瓶頸，從而實現預測性維護並縮短停機時間。
壓縮與去重複資料
機器學習演算法可強化資料壓縮和重複資料刪除，減少儲存空間，同時保持資料完整性和可存取性。
AI 儲存的優勢
AI 儲存系統比傳統儲存系統具有許多優勢，因此是現代 AI 和 ML 工作流程中不可或缺的元件。以下是其主要優勢的詳細探討。
高效率
AI 儲存可自動化資料管理流程，如中繼資料標記、分層和檢索，消除人工干預，並降低操作複雜性。高速儲存架構（如 NVMe 和 SSD）和智慧快取機制可確保訓練和推論任務的低延遲。
機器學習演算法可改善壓縮和重複資料刪除功能，在不影響效能的情況下優化儲存空間。
可擴充性
AI 儲存系統專為水平擴充性而設計，讓組織能夠隨著資料量的增長無縫增加容量。AI 儲存裝置可以管理結構化、半結構化和非結構化資料，使其成為異質性資料集的理想選擇。AI 會根據工作負載需求動態分配資源，確保最佳使用率。
安全性與可靠性
AI 儲存系統持續監控資料存取模式，並偵測異常活動，提供潛在違規的預警。AI 透過自動化合規性檢查，有助於確保資料安全儲存，並遵守法規要求，例如 GDPR 或 HIPAA。AI 能在硬體故障發生前就加以識別，保護資料並縮短停機時間。舉例來說，科技公司可以透過 AI 驅動的診斷功能，主動更換故障硬碟，避免儲存中斷。
創新
AI 儲存裝置與 AI 框架和硬體加速器無縫整合，加速模型訓練和實驗。跨運算資源進行預處理、擴充和分配資料會更有效率。
AI 儲存應用程式和使用案例
以下產業受益於 AI 儲存裝置：
醫療
AI 儲存裝置透過有效處理大量資料集、改善診斷系統，以及簡化作業，徹底改變了醫療保健產業。
- 醫療影像：AI 儲存支援 X 光、MRI 和 CT 掃描的即時處理，可加快診斷速度。
- 基因體學研究：高傳輸量定序可產生龐大的資料量，需要可擴充的儲存裝置進行分析。
- 遠距醫療：AI 儲存裝置可確保安全有效地處理病患資料，以進行遠端諮詢。
金融
AI 儲存裝置可增強金融服務的資料安全性、詐騙偵測和營運效率。
- 詐騙偵測：AI 驅動的儲存系統可即時分析交易模式，以識別異常情況。
- 風險管理：預測模型使用 AI 系統中儲存的歷史資料來評估信譽和市場風險。
- 演算法交易：高速 AI 儲存系統可促進即時市場分析和交易執行。
娛樂與媒體
AI 儲存改變了內容的建立、散佈和使用方式，實現了個人化體驗和高效的工作流程。
- 內容建議：AI 儲存支援分析使用者偏好的演算法，以建議相關內容。
- 影片編輯與製作：AI 驅動的系統標記和索引媒體資產，簡化編輯流程。
- 遊戲：AI 儲存裝置強化了遊戲中的即時分析，儲存玩家資料以動態調整遊戲體驗。
汽車
AI 儲存支援自動駕駛汽車和先進駕駛輔助系統（ADAS）的開發。
- 自駕車：AI 儲存裝置可處理感測器、攝影機和 Lidar 為訓練模型產生的龐大資料集。
- 預測性維護：AI 儲存會追蹤車輛效能資料，以預測並預防故障。
製造業
AI 儲存推動智慧工廠的效率和創新。
- IoT 資料管理：AI 儲存處理來自感測器和機器的資料，以優化生產。
- 品質控制：AI 模型將即時生產資料與 AI 系統中儲存的標準進行比較，以偵測瑕疵。
AI 儲存面臨的挑戰
AI 儲存面臨許多挑戰，而這些挑戰來自於對高效、可擴展和安全解決方案不斷增長的需求。
我們的經銷商包含：
成本
NVMe SSD 和 GPU 等技術是高效能系統不可或缺的一部分，對於中小企業而言，可能會帶來相當大的支出，這往往難以平衡初始投資與持續的營運成本。
複雜性
另一項關鍵挑戰在於整合的複雜性。將 AI 儲存系統與現有的 IT 基礎架構和 AI/ML 工作流程相結合，在技術上可能相當嚴苛。執行不良時，整合工作可能導致效能不理想，以及工作流程中斷。
技能差距
技能差距進一步加劇了這些挑戰。實作和管理 AI 儲存需要進階儲存技術和 AI/ML 工作流程的專業知識。如果沒有熟練的人員，組織會面臨部署效率低下和資源利用不足的風險。
如何應對 AI 儲存的挑戰
首先，了解 AI 工作流程中資料使用的類型、容量和頻率，以評估您的資料需求。選擇能夠容納非結構化資料的儲存解決方案，同時為較不重要的資訊提供分層。
預算和成本管理也扮演著關鍵的角色。評估包括硬體、軟體和維護在內的總體擁有成本，可以引導您邁向混合模式，在高效能儲存裝置與雲端儲存裝置之間取得平衡，以利歸檔。
相容性與整合同樣重要。確保與現有基礎架構無縫整合，並支援熱門 AI/ML 框架，如 TensorFlow 和 PyTorch，可預防效能問題。
應實施健全的安全措施，例如加密、存取控制和定期稽核。選擇具備強大安全性認證和法規遵循支援的廠商，可增加額外一層的保護。
對於對延遲敏感的應用程式，企業必須評估其特定需求，並投資優化的儲存解決方案，如 NVMe，以及加速資料存取的快取機制。
最後，與信譽良好的供應商合作，利用他們在 AI 儲存技術方面的專業知識，可以簡化實作並促進擴充性。Pure Storage 是這樣的供應商之一，但以下還有更多。
為未來而打造
AI 儲存正在迅速改變組織儲存、管理和利用資料的方式。AI 儲存的未來在於能夠適應新興技術、解決不斷增長的資料複雜性，並推動各行各業的創新。
AI 儲存透過整合人工智慧和機器學習來優化資料管理流程、增強效能，並支援現代工作負載，超越傳統解決方案。
對於旨在保持競爭力的組織而言，瞭解並採用 AI 儲存解決方案不再是選擇性的。隨著資料以前所未有的速度增長，傳統儲存系統無法跟上 AI 驅動應用程式的需求。AI 儲存確保企業能夠充分利用資料，實現靈活性、創新和長期成功。
為何選擇適用於 AI 儲存 的 Pure Storage
任何希望在 AI 工作流程中使用儲存設備的公司，都可以從 Pure Storage 取得更多優勢。
Pure Storage 平台可協助組織：
最大化效能與效率：
整合 AI 資料：
- 將資料孤島合併到共享的統一平台上。
- 從單一面板全面管理您的儲存訂閱和資產。
- 不論協定、檔案大小或檔案/物件數量為何，都能整合各種資料來源。
- 為您的整個 AI 生態系統使用單一一致的平台。
簡化資料儲存管理：
- 透過動態工作負載移動和 AI 式建議，提高儲存利用率。
- 透過簡易的自動化管理與配置，提高生產力。
- 透過 AI 驅動的深度資訊，簡化容量規劃。
- 通過驗證的設計，快速追蹤部署。
解決 AI 成長的不可預測性：
- 使用 SLA 驅動的儲存即服務，輕鬆成長。
- 透過不中斷的容量和效能擴充，滿足 AI 的成長需求。
- 享受零停機時間部署，進行全新軟體升級。
- 為容器化應用程式取得企業級資料服務。
深入了解如何運用 Pure Storage 發揮最高效能、達成無與倫比的效率、釋放 AI 計畫的全部潛力，以及推動 AI 的未來。
