L'intelligenza artificiale sta cambiando il significato di costruire sistemi di dati efficienti.
Due terzi delle aziende prevedono che GenAI aumenterà i volumi di dati archiviati. Ma solo circa un terzo afferma che la propria infrastruttura è "completamente ottimizzata per GenAI". È fondamentale progettare architetture di data center in grado di supportare i carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale e la crescente quantità di dati di cui necessitano.
Ogni modello addestrato, ogni video analizzato e ogni simulazione perfezionata genera un'ondata di dati che devono essere archiviati e riutilizzati. Le architetture e i modelli aziendali riescono a tenere il passo con il ritmo della creazione dei dati? Grazie alla suddivisione in livelli, sì.
Come il data tiering ottimizza le prestazioni e la scalabilità dell'IA
Grazie alla suddivisione in livelli dei dati, le informazioni vengono conservate nel posto giusto al momento giusto. È il modo in cui l'infrastruttura bilancia prestazioni, scalabilità e costi senza dover ricorrere a continue regolazioni manuali.
- I livelli di accesso in tempo reale gestiscono burst attivi e ad alta intensità di lettura, spesso supportati da memoria e flash.
- I livelli di accesso frequenti servono attività miste e i cluster di archiviazione su disco rigido le supportano in modo efficiente su larga scala.
- I livelli di capacità di massa conservano grandi set di dati, in modo che rimangano disponibili per il riutilizzo e l'analisi, mentre i dischi rigidi ad alta capacità li ancorano al costo più basso per terabyte e alle prestazioni ottimali.
La suddivisione in livelli non è una questione di gerarchia, ma di armonia. Ogni livello svolge un ruolo distinto e, nel complesso, rendono il sistema più veloce, efficiente, scalabile e sostenibile.
I dati creati dalle applicazioni basate sull'intelligenza artificiale non seguono un percorso lineare, ma attraversano più livelli mentre vengono acquisiti, elaborati, addestrati, perfezionati e riaddestrati per liberare il loro vero valore. La suddivisione in livelli trasforma questo flusso infinito di dati in un vantaggio: mantiene una maggiore quantità di dati produttivi anziché dormienti. Garantisce che i risultati preziosi non vengano persi. I team codificano i dati con il posizionamento delle policy, i tag del ciclo di vita e la telemetria. L'obiettivo: mantenere il working set vicino al computer e mantenere il deep set accessibile, durevole e pronto quando richiesto.
Come l'archiviazione a livelli mantiene l'addestramento dell'IA rapido ed efficiente
Le GPU danno i loro frutti solo quando vengono alimentate con una quantità di dati sufficientemente rapida da rimanere occupate. I moderni sistemi basati su hard disk garantiscono una risposta nell'ordine dei millisecondi, sufficientemente rapida da consentire il proseguimento dell'addestramento e dell'inferenza dell'intelligenza artificiale. La memoria e la memoria flash gestiscono la cache, mentre i dischi rigidi forniscono la profondità. Ecco perché circa l'85% dei dati cloud risiede ancora su dischi rigidi1: la scalabilità dipende dalla capacità, che deve essere elevata e conveniente.
Grazie alla suddivisione in livelli, è possibile evitare che petabyte di output sovraccarichino infrastrutture costose o scompaiano prima di poter addestrare il modello successivo. Rende pratico il riutilizzo: lo stesso database può alimentare la formazione oggi, la messa a punto domani e gli audit di governance in futuro. La pianificazione della capacità diventa una leva, non un vincolo.
L'efficienza è la nuova prestazione
La suddivisione in livelli aiuta le aziende a utilizzare in modo ottimale l'infrastruttura esistente. Previene l'eccesso di approvvigionamento, riduce il consumo di energia in caso di inattività e prolunga la durata delle risorse. A livello di sistema, i livelli basati su disco rigido offrono un forte vantaggio in termini di costo totale di proprietà.
Densità areali più elevate (unità progettate per applicazioni che richiedono un elevato consumo di dati) comportano più terabyte per mandrino, meno rack da alimentare e raffreddare e minore energia per terabyte. Il risultato è una maggiore efficienza senza sacrificare velocità o resilienza.
Come l'archiviazione a livelli riduce il consumo energetico e supporta l'intelligenza artificiale sostenibile
Su larga scala, l'efficienza spesso equivale a sostenibilità. Spostare i dati a cui si accede raramente su livelli ad alta capacità e a basso consumo energetico riduce le emissioni operative.
Una recente modellazione a livello di sistema lo conferma: i rack per dischi rigidi consumano circa quattro volte meno energia ed emettono circa 10 volte meno carbonio incorporato rispetto ai rack SSD di pari capacità.2
Le pratiche circolari, come la ristrutturazione e la ridistribuzione delle unità o il reimpiego di elementi delle terre rare nella catena di fornitura, riducono il carbonio incorporato e prolungano la vita utile.
Meno unità, cicli di vita più lunghi e meno sprechi: questi sono i vantaggi tangibili resi possibili dall'archiviazione a livelli3.
Come le imprese hanno successo
L'impronta dei dati dell'intelligenza artificiale continuerà ad aumentare. La suddivisione in livelli è il modo in cui le aziende restano all'avanguardia, offrendo velocità dove serve, scalabilità dove è richiesta e sostenibilità in ogni fase.
Su larga scala, i dischi rigidi restano la spina dorsale di questo equilibrio: consentono prestazioni, convenienza ed efficienza, tutto in una volta.
Ecco come la suddivisione in livelli offre vantaggi su larga scala. Mantiene i dati giusti nel posto giusto al momento giusto.
Per sfruttare appieno il potenziale dell'intelligenza artificiale sono necessari i dati e lo spazio di archiviazione che li supporta.
Note a piè di pagina
- Analisi di Seagate di numerosi report di analisti del settore.
- HotCarbon 2024, “Un appello alla ricerca sulle emissioni da stoccaggio.”
- Anno fiscale 2024: oltre 1,8 milioni di unità rimesse in servizio (Seagate Circularity); Anno fiscale 2023: 1,19 milioni di unità sono state rimesse in servizio (pagina Planet di Seagate, “Circularity”).
