透過最佳化 GPU 運算及網路的儲存平台推動 AI 創新。利用 Pure Storage 解決方案自動存取資料來源、儲存資源及資料服務,以便您的模型可以在數天內(而非數個月)完成訓練。
使用 Pure Storage 的 AI 儲存解決方案以最佳化 AI 開發 增強資料庋用、訓練及推理流暢性,以實現最高效率和效能。
透過最佳化 GPU 運算及網路的儲存平台推動 AI 創新。利用 Pure Storage 解決方案自動存取資料來源、儲存資源及資料服務,以便您的模型可以在數天內(而非數個月)完成訓練。
透過現代化共享儲存架構,加速端到端 AI 工作流程的回復時間,可在部署、管理、升級與支援方面提供一致的體驗。您能以隨取隨用方式,以適當大小的增量進行精細擴展,為任何資料提供多維效能。
Pure 自動化交付持久性儲存資源,以在容器化環境中執行 AI 工作負載。體驗 最高等級的可用性和可攜性,以及治理、RBAC、備份、復原等資料服務。資料管道即服務進一步提升資料科學家的生產力。
只需磁碟成本,即可將未來訓練所需的大量儲存庫資料集,保留於全快閃容量最佳化儲存中。使用經過驗證和認證的參考架構加速部署。您的 AI 投資受到訂閱服務的保護,訂閱服務可以不中斷地為您提供最新的硬體及軟體功能。
AI 儲存是一種儲存基礎設施與解決方案,其設計即最佳化之宗旨為支援人工智慧 (AI) 應用程式和 AI 開發工作流程的需求。AI 涉及大型資料集的處理及複雜模型的訓練,需要大量的儲存容量、高速的資料存取,以及高效率的資料管理。
AI 工作負載是人工智慧 (AI) 系統為實現各種目標而執行的特定任務及運算。上述工作負載涵蓋廣泛的應用程式及使用案例,並依賴各種 AI 流程與演算法。
AI 和大數據有種共生關係,一般而言,兩者若能攜手合作為最佳。訓練資料集越大,品質越好,AI 就會變得越聰明。反過來說,大數據分析管道可以運用 AI 來有效地處理分布在多個孤島環境中的大量非結構化資料。
雲端或傳統基礎設施通常用於早期 AI 開發或概念驗證,但當 AI 用於規模擴展時,資料科學家需要考慮針對 AI 進行優化的基礎設施。
考量應包含:
通常情況下,混合或就地部署的解決方案能夠以更低的總體擁有成本提供更好、更快速的結果。
Vivek Pai
META,AI Research SuperCluster 儲存主管
人工智慧資源及深度資訊
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