Data AI mengalir dalam loop tanpa batas.

Siklus yang baik ini memungkinkan pembuatan dan iterasi berkelanjutan, yang menyempurnakan model saat dijalankan.

Loop data AI tanpa batas.

AI menggunakan dan membuat data. Faktanya, model AI berkembang dengan menggunakan data tepercaya, baik data yang dihasilkan oleh model itu sendiri maupun mengambil dari sumber data baru. Produksi dan konsumsi loop data yang tak terbatas ini menghasilkan aplikasi yang lebih cerdas dan output yang lebih baik.

Hal ini secara mendasar mengubah nilai data dan cara kita menggunakannya. Menyimpan lebih banyak data dalam loop tak terbatas ini menghasilkan AI yang lebih baik.

Data merupakan bagian integral dari AI di setiap langkah.

Bersama dengan sumber data yang baru diambil, setiap jawaban, bagian konten, atau artefak yang dihasilkan oleh AI menjadi bagian dari input untuk putaran pelatihan berikutnya, yang mendorong loop peningkatan output yang berkelanjutan. Dalam penggunaan pusat data berskala besar, enam fase loop data AI diaktifkan oleh gabungan perangkat penyimpanan dan memori

1. DATA SUMBER

Ini dimulai dengan mendefinisikan, menemukan, dan menyiapkan data.

Kumpulan data dapat berupa apa saja, mulai dari basis data kecil yang terstruktur hingga internet itu sendiri. Hard disk jaringan menyediakan data mentah dengan retensi dan perlindungan data jangka panjang. SSD Jaringan bertindak sebagai tingkat data yang dapat segera diakses.

2. LATIH MODEL

Selanjutnya, model akan belajar dengan pelatihan pada data tersimpan.

Pelatihan adalah proses percobaan tempat model bertemu dan dilindungi dengan titik pemeriksaan. Pelatihan ini memerlukan akses data berkecepatan tinggi. Fase komputasi yang intensif ini menggunakan HBM, DRAM, dan SSD lokal untuk pembelajaran. Hard disk dan SSD jaringan menyimpan titik pemeriksaan untuk melindungi dan menyempurnakan pelatihan model.

3. BUAT KONTEN

Proses inferensi menggunakan model terlatih untuk membuat output.

Bergantung pada aplikasinya, model dapat digunakan untuk tugas, seperti obrolan, analisis gambar, atau pembuatan video. Pengaktif penyimpanan utama dari pembuatan berulang ini adalah HBM, DRAM, dan SSD lokal.

4. SIMPAN KONTEN

Proses iterasi menghasilkan data baru tervalidasi yang memerlukan penyimpanan.

Data ini disimpan untuk penyempurnaan berkelanjutan, jaminan kualitas, dan kepatuhan. Hard disk menyimpan dan melindungi versi yang direplikasi dari konten yang dibuat. SSD jaringan menyediakan tingkat data penyesuaian kecepatan.

5. PERTAHANKAN DATA

Kumpulan data yang direplikasi disimpan di seluruh wilayah dan lingkungan.

Data tersimpan adalah tulang punggung AI tepercaya, yang memungkinkan ilmuwan data memastikan model berfungsi seperti yang diharapkan. Hard disk adalah pengaktif utama data yang memerlukan penyimpanan dan perlindungan data jangka panjang. SSD jaringan digunakan sebagai paking performa untuk menghubungkan hard disk ke lapisan SSD lokal dan membantu memindahkan data di sekitar ekosistem.

6. GUNAKAN KEMBALI DATA

Sumber, model, dan data inferensi mendorong langkah berikutnya.

Output konten memberikan umpan balik ke model, meningkatkan akurasinya, dan mengaktifkan model baru. Hard disk dan SSD jaringan mendukung pembuatan data AI yang tersebar secara geografis. Kumpulan data mentah dan hasilnya menjadi sumber untuk alur kerja baru.

Beban kerja AI memerlukan spektrum penyimpanan.

Teknologi memori dan penyimpanan, seperti DRAM, hard disk, dan SSD memainkan peran penting di seluruh alur kerja data AI. Setiap langkah memerlukan perpaduan yang dioptimalkan dari perangkat ini untuk mendukung persyaratan performa dan skalabilitas dari setiap beban kerja.