Dane AI przepływają w nieskończonej pętli.

Ten cykl umożliwia ciągłe tworzenie i powtarzanie, udoskonalając modele w trakcie ich działania.

Nieskończona pętla danych AI.

Sztuczna inteligencja wykorzystuje i generuje dane. W rzeczywistości modele AI doskonalą się dzięki wykorzystaniu zaufanych danych – danych generowanych przez sam model i pobieranych z nowych źródeł. Ta niekończąca się pętla produkcji i konsumpcji danych prowadzi do bardziej inteligentnych zastosowań i lepszych wyników.

Zasadniczo zmienia to wartość danych i sposób ich wykorzystania. Przechowywanie większej ilości danych w tej nieskończonej pętli pozwala lepiej wykorzystać sztuczną inteligencję.

Dane są integralną częścią sztucznej inteligencji na każdym etapie.

Nowo zarejestrowane źródła danych, każda odpowiedź, treść lub artefakt generowany przez sztuczną inteligencję staje się częścią danych wejściowych do następnej rundy treningowej, wspierając ciągłą pętlę poprawy wyników. W dużych instalacjach w centrach danych wykorzystuje się sześć faz pętli danych AI przez połączenie pamięci masowej i urządzeń przechowujących dane

1. DANE ŹRÓDŁOWE

Wszystko zaczyna się od zdefiniowania, wyszukania i przygotowania danych.

Zestawem danych może być wszystko, począwszy od małej, ustrukturyzowanej bazy danych, aż po sam Internet. Sieciowe dyski twarde umożliwiają długookresowe przechowywanie i ochronę danych w stanie surowym. Sieciowe dyski SSD działają jako warstwa danych dostępna w trybie natychmiastowym.

2. TRENOWANIE MODELI

Następnie model uczy się trenując na przechowywanych danych.

Trenowanie to proces realizowany metodą prób i błędów, w ramach którego model staje się zbieżny i zabezpieczony punktami kontrolnymi. Trenowanie wymaga szybkiego dostępu do danych. Faza ta charakteryzuje się intensywnym wykorzystaniem mocy obliczeniowych i wykorzystuje do treningu HBM, DRAM i lokalne dyski SSD. Sieciowe dyski twarde i dyski SSD przechowują punkty kontrolne w celu zabezpieczenia i doskonalenia procesu trenowania modeli.

3. TWORZENIE TREŚCI

Proces inferencji wykorzystuje wytrenowany model do tworzenia danych wyjściowych.

W zależności od zastosowania model może być wykorzystywany do takich zadań jak czat, analiza obrazu lub tworzenie wideo. Pamięć główna w tej iteracyjnej konstrukcji opiera się na HBM, DRAM i lokalnych dyskach SSD.

4. PRZECHOWYWANIE TREŚCI

Proces iteracji tworzy nowe, sprawdzone dane do przechowania w pamięci masowej.

Dane te są zapisywane w celu dalszego doskonalenia, zapewniania jakości i zgodności z przepisami. Dyski twarde przechowują i chronią replikowane wersje tworzonych treści. Sieciowe dyski SSD zapewniają warstwę danych o odpowiedniej szybkości.

5. ZABEZPIECZENIE DANYCH

Zreplikowane zbiory danych są przechowywane w różnych regionach i środowiskach.

Przechowywane dane to podstawa niezawodnej sztucznej inteligencji, dzięki której naukowcy danych mogą zagwarantować, że modele będą działać zgodnie z oczekiwaniami. Dyski twarde to podstawowe nośniki danych wymagające długoterminowej pamięci masowej i ochrony danych. Sieciowe dyski SSD są stosowane do zabezpieczenia wydajności i połączenia dysków twardych z lokalną warstwą SSD, wspomagając przepływ danych w ekosystemie.

6. PONOWNE WYKORZYSTANIE DANYCH

Dane źródłowe, dane inferencyjne i dane z modeli są wykorzystywane w kolejnym etapie.

Treści wyjściowe są przesyłane z powrotem do modelu, co poprawia jego dokładność i umożliwia tworzenie nowych modeli. Sieciowe dyski twarde oraz dyski SSD obsługują tworzenie rozproszonych geograficznie danych AI. Surowe zbiory danych i wyniki stają się źródłem nowych przepływów roboczych.

Procesy związane ze sztuczną inteligencją wymagają szerokiego spektrum rozwiązań pamięci masowej.

Pamięć i technologie pamięci masowej, takie jak DRAM, dyski twarde i dyski SSD, odgrywają kluczową rolę w przepływie danych AI. Każdy etap wymaga optymalnego połączenia tych urządzeń, tak aby spełniały wymogi w zakresie wydajności i skalowalności przy obsłudze obciążeń.