Yapay zeka verileri sonsuz bir döngüde akar.

Bu verimli döngü, sürekli oluşturma ve yineleme sağlayarak modelleri çalıştıkça hassaslaştırır.

Sonsuz yapay zeka veri döngüsü.

Yapay zeka hem veri tüketir hem de veri oluşturur. Hatta yapay zeka modelleri, hem modelin kendisi tarafından oluşturulan veriler hem de yeni veri kaynaklarından alınan güvenilir veriler kullanarak gelişir. Bu sonsuz veri üretimi ve tüketimi döngüsü, daha akıllı uygulamalara ve daha iyi çıktılara yol açar.

Bu durum, verilerin değerini ve bunları kullanma şeklimizi temelden değiştirmektedir. Bu sonsuz döngüde daha fazla veri depolamak, yapay zekayı daha iyi hale getirir.

Veriler, her adımda yapay zekanın ayrılmaz bir parçasıdır.

Yeni yakalanan veri kaynaklarıyla birlikte, yapay zekanın oluşturduğu her yanıt, içerik veya yapı, bir sonraki eğitim turunun girdisinin bir parçası haline gelir ve sürekli bir iyileştirme döngüsü oluşturur. Büyük ölçekli veri merkezi dağıtımlarında, yapay zeka veri döngüsünün altı aşaması depolama ve bellek cihazlarının bir karışımıyla sağlanır

1. KAYNAK VERİLERİ

Verilerin tanımlanması, bulunması ve hazırlanmasıyla başlar.

Veri kümesi; küçük, yapılandırılmış bir veri tabanından internetin kendisine kadar her şey olabilir. Ağ sabit diskleri, ham veriler için uzun süreli saklama ve koruma sağlar. Ağ SSD'leri, anında erişilebilir bir veri katmanı görevi görür.

2. MODELLERİN EĞİTİLMESİ

Ardından model, depolanan veriler üzerinde çalışarak eğitimden geçer.

Eğitim, bir modelin birleştiği ve kontrol noktalarıyla korunduğu bir deneme yanılma sürecidir. Eğitim için yüksek hızlı veri erişimi gerekir. Yoğun işlem gerektiren bu aşamada öğrenme için HBM, DRAM ve yerel SSD'ler kullanılır. Ağ sabit diskleri ve SSD'ler, model eğitimini korumak ve geliştirmek için kontrol noktalarını depolar.

3. İÇERİK OLUŞTURMA

Çıkarım süreci, çıktılar oluşturmak için eğitilmiş modeli kullanır.

Uygulamaya bağlı olarak model; sohbet, resim analizi veya video oluşturma gibi görevler için kullanılabilir. Bu yinelemeli oluşturmanın birincil depolama sağlayıcıları HBM, DRAM ve yerel SSD'lerdir.

4. İÇERİĞİ DEPOLAYIN

Yineleme işlemi, depolamaya ihtiyaç duyan yeni, doğrulanmış veriler oluşturur.

Bu veriler sürekli iyileştirme, kalite güvencesi ve uyumluluk için kaydedilir. Sabit diskler, oluşturulan içeriğin çoğaltılmış sürümlerini depolar ve korur. Ağ SSD'leri, hız uyumlu bir veri katmanı sağlar.

5. VERİLERİ KORUMA

Çoğaltılan veri kümeleri tüm bölgelerde ve ortamlarda korunur.

Depolanan veriler, güvenilir yapay zekanın omurgasını oluşturur. Bu veriler sayesinde veri bilimciler, modellerin beklendiği gibi çalışmasını sağlar. Sabit diskler, daha uzun süreli depolama ve veri koruması gerektiren verilerin birincil sağlayıcılarıdır. Ağ SSD'leri, sabit diskleri yerel SSD katmanına bağlamak ve verilerin ekosistemde dolaşmasına yardımcı olmak için bir performans elemanı olarak kullanılır.

6. VERİLERİ YENİDEN KULLANMA

Kaynak, model ve çıkarım verileri, bir sonraki çabayı hızlandırır.

İçerik çıktıları, modele geri beslenerek modelin doğruluğunu artırır ve yeni modellerin kullanılmasını sağlar. Ağ sabit diskleri ve SSD'ler, yapay zekayla coğrafi olarak farklı yerlerde veri oluşturmayı destekler. Ham veri kümeleri ve sonuçlar, yeni iş akışları için kaynak olur..

Yapay zeka iş yükleri için geniş bir depolama yelpazesi gerekir.

DRAM, sabit diskler ve SSD'ler gibi bellek ve depolama teknolojileri, yapay zeka veri iş akışında kritik bir rol oynar. Her adım, her iş yükü performans ve ölçeklenebilirlik gereksinimlerini desteklemek için bu cihazların iyileştirilmiş bir karışımını gerektirir.