随着人工智能的快速发展和部署，支持培训和参考数据的基础设施已成为成功的关键基础。需要先进的存储解决方案来支持人工智能应用对速度、效率和可扩展性的强烈需求。这就产生了“人工智能数据基础设施”的概念，即支持人工智能应用所需的存储和数据平台。
存储在人工智能中的关键作用
人工智能应用程序因其极端的I/O需求而臭名昭著，需要强大且响应迅速的存储解决方案才能实现最佳功能。行业专家Jim Czuprynski在他的文章中强调了人工智能工作负载及其存储需求的复杂性，特别强调了未充分利用资源的经济影响:“闲置的GPU是企业人工智能计算领域最高的基础设施债务之一。他在谈话中经常提到对存储的需求，这不仅使GPU持续忙碌，而且还能有效地处理不同的数据访问模式。
人工智能系统的性能与底层存储技术的有效性直接相关。高效的存储系统可确保人工智能模型不间断地运行，这在停机可能意味着重大经济损失的环境中是一个关键因素。Czuprynski指出:“存储需要高效主快速地运行，这样生成式人工智能模型才能以最佳状态运行，甚至一秒钟都不会停止。”对速度和效率的重视反映了存储性能对人工智能应用的整体有效性和可靠性的直接影响。
存储技术的进步在满足这些人工智能需求方面发挥了关键作用。正如Ben Young在文章中所讨论的，NAND闪存存储设备(SSD)是首选，因为它们比传统硬盘驱动器具有大容量和效率优势：“大存储容量确保有足够的空间容纳人工智能工作流程中使用的新兴数据集。”需要扩展和可扩展的存储解决方案来适应人工智能系统不断增长的数据需求。
人工智能数据基础设施集成
人工智能工作负载的管理需要一种结构化的数据处理方法，先进的存储架构为这一方法提供了便利。Andy Banta详细介绍了超微和Solidigm如何通过分层系统架构来满足这些需求，该架构优化了从摄取到处理和长期存储的数据流。这种结构化的方法确保人工智能工作流的每个阶段都得到适当的存储解决方案的支持，从而提高人工智能操作的效率和速度。
可持续性是现代IT基础设施的一个重要方面，对于耗电的人工智能部署来说尤其如此。美超微和Solidigm的合作重点是创造环保的数据中心解决方案。这些解决方案不仅可以满足人工智能工作负载的苛刻要求，还可以显着降低能耗和物理空间要求，与更广泛的环境目标保持一致。
正如ColleenColl所讨论的，人工智能开发和存储技术之间的关系是复杂的。人工智能管道的每个阶段(从数据摄取到推理)都有特定的存储需求。存储不仅仅是一个存储库，而是一个动态组件，必须对其进行定制，以支持人工智能系统的密集和不同的数据处理需求。
深入研究人工智能数据基础设施
展望未来，行业厂商将继续探索人工智能数据基础设施的作用。随着人工智能应用变得越来越复杂和数据密集，对能够处理大量数据集、确保高速数据访问并提供可靠和可持续运营的创新存储解决方案的需求只会加剧。利用技术播客的见解以及其合作伙伴的贡献将对应对这些挑战至关重要。
将先进的存储解决方案集成到人工智能数据基础设施中是人工智能技术成功和可扩展性的基础。高效、可扩展和可持续的存储解决方案不仅是支持因素，而且是人工智能系统卓越运营和创新潜力的核心。随着人工智能继续改变行业，人工智能数据基础设施的发展将在使这些技术充分发挥潜力、推动下一代技术进步方面发挥关键作用。
