ИИ продвигает более умное и эффективное хранение данных, полагаясь на него в свою очередь. Могут ли инновации в области хранения идти в ногу с постоянно растущими требованиями ИИ?
Что нужно, чтобы общество доверяло ИИ? Каждое решение, прогноз и понимание, генерируемые алгоритмами ИИ, зависят от доступности и качества данных. Данные должны храниться эффективно и действенно, чтобы полностью использовать потенциал ИИ. Другими словами, данные поддерживают ИИ, а хранилище поддерживает данные. Поддержка взаимна: ИИ также усиливает сегодняшние инновации в области хранения, чтобы удовлетворить свои потребности.
Чтобы понять, как ИИ помогает создавать лучшие решения для хранения данных , давайте сначала рассмотрим его связь с данными. Данные ИИ существуют в цикле генерации и потребления данных, где более качественные, разнообразные входные данные приводят к более интеллектуальным моделям и лучшим результатам. На протяжении всего этого цикла ИИ становится множителем силы создания данных, и растущий спрос на решения для хранения большой емкости имеет большое значение.
Однако неравенство сохраняется. Анализ Seagate, основанный на исследовании IDC Global DataSphere за 2024 год , показывает, что в период с 2024 по 2028 год объём данных будет расти на 25%, в то время как установленная база хранения, по оценкам, будет расти медленнее, со среднегодовым темпом роста 17%.
Такое несоответствие имеет последствия для бизнеса предприятий: организациям необходимо разрабатывать долгосрочные планы по емкости, чтобы гарантировать готовность своей инфраструктуры хранения данных к монетизации открывающихся возможностей.
Достижения в плотности хранения позволяют удовлетворить растущий спрос на хранение данных ИИ в масштабе, минимизируя расширение занимаемой площади и влияние на ресурсы. Например, достижения в плотности записи привели к появлению жестких дисков с объёмом памяти более 3 ТБ на пластину, что повышает энергоэффективность и снижает выбросы углерода на терабайт.
ИИ является важной причиной и следствием этого нововведения: ИИ позволяет улучшить проектирование хранилища данных, что, в свою очередь, помогает организациям извлекать максимальную пользу из своих данных при обработке с помощью ИИ.
Например, Seagate использует технологии NVIDIA для удовлетворения растущих потребностей в хранении данных ИИ и разработки будущих поколений жестких дисков Mozaic. Работая с NVIDIA, Seagate оптимизирует рабочие процессы, повышая эффективность, производительность и масштабируемость. Сотрудничество фокусируется на различных аспектах рабочих процессов моделирования, включая построение моделей, алгоритмы решений, постобработку и задачи визуализации.
Решив существенные проблемы в процессах проектирования жестких дисков для хранения данных, вызванные традиционными симуляциями ЦП и громоздкими рабочими процессами, команда смогла ускорить свои проекты жестких дисков. Ускоряя электромагнитные симуляции с помощью вычислений с ускорением на ГП, также достигаются цели сокращения жизненного цикла проектирования хранилищ данных, улучшения времени выхода на рынок и соответствия целям устойчивого развития.
Благодаря более раннему моделированию продукции и оптимизации конструкции компании могут обрабатывать более сложные модели, сокращать время на создание прототипов и физические испытания, снижать потребление энергии в процессе проектирования и разрабатывать более энергоэффективные решения для хранения данных.
Преимущества такого подхода распространяются и на заинтересованных лиц, например, на стимулирование гибкости и конкурентоспособности для всех. Клиенты получают более быстрый доступ к инновациям в области жестких дисков следующего поколения, быстрее оптимизируют операции и быстрее достигают окупаемости инвестиций. Партнёры получают выгоду от динамичного сотрудничества, ускоренного охвата рынка и повышения эффективности ресурсов. Поскольку требования к хранению данных растут с ростом ИИ, технологические партнёрства помогают обеспечить лидерство отрасли с более быстрыми, более энергоэффективными решениями и удовлетворением требований ИИ к хранению.
Индустрия жестких дисков не новичок в таких инновациях. На протяжении десятилетий она находится на переднем крае интеграции ИИ, машинного обучения (МО) и других передовых технологий в процессы разработки и производства продукции. Эта преданность делу очевидна в многочисленных решениях ИИ, которые в настоящее время внедряются на производственных линиях. Эти решения не только повышают эффективность работы работников первой линии, но и приводят к более быстрому решению проблем.
Поскольку границы хранения данных продолжают расширяться, технологическая индустрия готова принять следующее поколение более быстрых, емких и энергоэффективных решений для хранения данных. Эти инновации удовлетворят растущий спрос на хранение данных в эпоху ИИ. С каждым из этих новых достижений лидеры в области технологий не просто идут в ногу с сегодняшними требованиями к хранению данных, но и формируют будущее своих отраслей.
Бессменный главный редактор, в незапамятные времена работал в издании РБК
