چه چیزی طول می کشد تا جامعه به AI اعتماد کند؟ هر تصمیم ، پیش بینی و بینش ناشی از الگوریتم های هوش مصنوعی به در دسترس بودن و کیفیت داده ها وابسته است. داده ها باید به طور مؤثر و کارآمد ذخیره شوند تا به طور کامل پتانسیل هوش مصنوعی را مهار کنند. به عبارت دیگر ، داده ها از هوش مصنوعی حمایت می کنند و داده ها را پشتیبانی می کند. این امکان متقابل است: هوش مصنوعی همچنین نوآوری های ذخیره سازی امروز را برای تأمین نیازهای خود تقویت می کند.
برای درک چگونگی AI به ایجاد بهتر کمک می کند انباره راه حل ها ، بیایید ابتدا رابطه آن با داده ها را بررسی کنیم. داده های هوش مصنوعی در حلقه ای از تولید و مصرف داده وجود دارد ، جایی که داده های ورودی با کیفیت بالا و متنوع تر منجر به مدل های باهوش تر و نتایج بهتر می شوند. در طول این حلقه ، هوش مصنوعی به یک ضرب نیروی ایجاد داده تبدیل می شود و تقاضای فزاینده برای راه حل های ذخیره سازی ظرفیت انبوه قابل توجه است.
با این حال ، یک اختلاف همچنان ادامه دارد. تجزیه و تحلیل Seagate بر اساس مجموعه داده های جهانی 2024 IDC تحقیق نشان می دهد که بین سالهای 2024 تا 2028 ، داده ها با سرعت 25 ٪ رشد می کنند ، در حالی که پایه نصب شده ذخیره سازی در CAGR 17 ٪ کندتر رشد می کند.
تصویر Seagate از حلقه داده بی نهایت تولید و مصرف داده.
این نابرابری پیامدهای تجاری برای شرکت ها دارد: سازمان ها باید برنامه های ظرفیت بلند مدت را بسازند تا اطمینان حاصل شود که زیرساخت های ذخیره سازی داده های آنها برای کسب درآمد از فرصت پیش رو آماده است.
پیشرفت در چگالی ذخیره سازی امکان برآورده کردن تقاضای فزاینده برای ذخیره داده های هوش مصنوعی در مقیاس و در عین حال به حداقل رساندن گسترش ردپای و تأثیر منابع امکان پذیر است. به عنوان مثال ، پیشرفت در تراکم درایو منجر به هارد دیسک با بیش از 3 سل ذخیره در هر بشقاب ، بهبود راندمان انرژی و کاهش کربن تجسم شده بر اساس هر تراموا شده است.
هوش مصنوعی یک علت و تأثیر مهم در این نوآوری است: هوش مصنوعی بهبود طراحی ذخیره داده ها را امکان پذیر می کند ، که به نوبه خود به سازمان ها کمک می کند تا بیشترین ارزش را از داده های خود در پردازش AI کسب کنند.
به عنوان نمونه ، Seagate از فناوری های NVIDIA برای برآورده کردن تقاضاهای در حال رشد AI و توسعه نسل های آینده درایوهای Mozaic خود استفاده می کند. کار با NVIDIA ، Seagate گردش کار ، افزایش راندمان ، عملکرد و مقیاس پذیری را بهینه می کند. این همکاری بر جنبه های مختلف گردش کار شبیه سازی ، از جمله ساخت مدل ، الگوریتم های راه حل ، کارهای پس از پردازش و تجسم متمرکز است.
این تیم با حل چالش های مهم در فرآیندهای طراحی هارد دیسک های ذخیره سازی ناشی از شبیه سازی های سنتی CPU و گردش کار دست و پا گیر ، این تیم می تواند طرح های هارد دیسک خود را سرعت بخشد. با سرعت بخشیدن به شبیه سازی های الکترومغناطیسی با محاسبات شرکتی GPU ، اهداف کوتاه کردن چرخه طراحی ذخیره داده ها ، بهبود زمان به بازار و تراز کردن با اهداف پایداری نیز برآورده می شود.
از طریق مدل سازی محصول مقدماتی و بهینه سازی طراحی ، شرکت ها می توانند مدل های پیچیده تری را کنترل کنند ، نمونه سازی نمونه سازی و آزمایش فیزیکی ، کاهش مصرف انرژی در فرآیند طراحی را کاهش دهند و راه حل های ذخیره سازی با انرژی بیشتری را توسعه دهند.
مزایای این رویکرد برای ذینفعان نیز گسترش می یابد ، مانند تقویت چابکی و رقابت برای همه. مشتریان دسترسی سریع تری به نوآوری های هارد نسل بعدی ، زودتر بهینه سازی عملیات و دستیابی سریعتر سرمایه گذاری می کنند. شرکا از همکاری پویا ، دستیابی به بازار و بهره وری افزایش یافته منابع بهره مند می شوند. با افزایش تقاضای ذخیره داده ها با افزایش هوش مصنوعی ، مشارکتهای فناوری به شما اطمینان می دهند که صنعت با راه حل های سریعتر و کارآمدتر بیشتر منجر می شود و خواسته های ذخیره سازی هوش مصنوعی را برآورده می کند.
صنعت هارد برای چنین نوآوری ها جدید نیست. چندین دهه است که در صدر ادغام هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین (ML) و سایر فن آوری های پیشرفته در فرآیندهای توسعه و تولید محصول قرار دارد. این فداکاری در بسیاری از راه حل های هوش مصنوعی که در حال حاضر در خطوط تولید مستقر شده اند مشهود است. این راه حل ها نه تنها باعث افزایش کارآیی برای کارگران خط مقدم می شوند بلکه منجر به وضوح سریعتر مشکل می شوند.
از آنجا که مرزهای ذخیره سازی داده ها همچنان تحت فشار قرار می گیرند ، صنعت فناوری آماده است تا نسل بعدی راه حل های ذخیره سازی سریعتر ، ظرفیت تر و با انرژی را اتخاذ کند. این نوآوری ها تقاضای فزاینده ای برای ذخیره داده ها در دوره هوش مصنوعی را برآورده می کند. با هر یک از این پیشرفت های جدید ، رهبران فناوری فقط با خواسته های ذخیره داده های امروز همگام نیستند بلکه آینده صنایع خود را شکل می دهند.