Yapay Zeka Perspektifleri

Yapay zeka, devasa kapasiteli verilerin depolanmasına ihtiyaç duyar.

Büyük ölçekli verilerin depolanması ve etkinleştirilmesi, yapay zeka inovasyonunun bir sonraki dalgası için kritik öneme sahiptir.

Yapay zekanın potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için bir denge gereklidir.

Uygulama geliştiricileri, yapay zeka modellerini eğitmek ve dağıtmak için bir yarış halindedirler. Bu yarışın odak noktası, doğru verileri bulma ve bilgi işlem gücünü artırmaya yöneliktir. Yapay zeka modelleri ve uygulamaları çoğaldıkça, bunların oluşturacağı devasa eksabaytları nasıl depolayacaklarını bulmak acil bir zorluk haline geliyor. Yapay zeka iş yüklerini desteklemek için yapay zeka veri iş akışında önemli bellek ve depolama teknolojilerinin birlikte kullanılması gerekiyor. Ancak nihayetinde yapay zeka, sabit diskleri gerekli kılıyor.

Bellek ve depolama yelpazesi yapay zekayı destekler.

Yapay zekanın öğrenmesi, oluşturması ve iyileştirmesi gereken verileri beslemesi için çok çeşitli depolama teknolojileri gerekir. Yüksek verimli bellekten yüksek kapasiteli sabit disklere kadar, herhangi bir yapay zeka iş yükü için doğru depolama karışımını belirlemek; maliyet, performans ve ölçeklenebilirlik ihtiyacını dengelemekle ilgilidir.

Yapay zeka verilerinin çoğu sabit disklerde birikir.

Yapay zeka bilişim kümeleri, dil modellerini eğitir, çalıştırır ve optimize eder. GPU'lar, CPU'lar, NPU’lar ve TPU'lar, yüksek performans bellek cihazlarıyla birlikte kullanıldığından zorlu bilişim işlemleri için terabayt ve hatta petabayt/saniyelik iş hacmi sunar. Kullandıkları ve oluşturdukları giriş ve çıkış verileri, gelecekteki yeniden eğitimi, kalite kontrolünü ve uyumluluğu desteklemek için çoğunlukla sabit disklerde uzun süre korunan ağa bağlı depolama kümelerine akar.

Dünyanın en büyük veri merkezleri sabit diskleri seçiyor.

Günümüzde en gelişmiş yapay zeka yenilikçileri aynı zamanda dünyanın en büyük hiper ölçekli ve bulut veri merkezlerini de işletmektedir. Bu şirketler, çevrimiçi eksabaytlarının¹ %90'ını sabit disklerde depolamayı tercih ediyor çünkü sabit disklerin yığın kapasiteli depolama için sunduğu benzersiz fiyat-performans değerinin farkındalar. Her ne kadar SSD'ler kritik bir teknoloji olsa da yapay zeka için optimize edilmiş daha fazla mimari kullanıldıkça sabit diskler verilerin büyük bir kısmını depolamaya devam edecektir.

Sabit diskler neden ölçekli yapay zeka için idealdir?

Yapay zeka çağındaki veri patlaması, ölçeklendirilen devasa kapasiteli depolama gerektirmektedir. Katı hal diskleri (SSD'ler) düşük gecikme süreli iş yükleri için önemli olsa da ölçekli yapay zeka, sabit disklerde çalışır. Bunun nedenini üç temel faktör açıklıyor.

Ölçeklemenin ekonomisi.

TB başına maliyet bazında sabit diskler SSD'lere göre 6 kat daha verimlidir ve bu da sabit diskleri yapay zeka veri depolama kurulumları için mantıklı bir seçim haline getirmektedir.²

Ölçeklemede eksabayt üretimi.

Sabit disk üretimi, sermaye harcamasıyla ölçüldüğünde NAND endüstrisinden 9 kat daha verimlidir.³

Ölçeklemede sürdürülebilirlik.

Sabit diskler terabayt başına 4 kat daha az işletim gücü kullanır ve SSD'lere göre 10 kat daha az somutlaştırılmış karbona sahiptir.⁴

Sabit diskler, yapay zeka veri depolamasının bel kemiğidir.

Yapay zeka veri iş akışının tamamını destekleyen sabit diskler, yapay zeka modellerinin doğrulanmasında çok önemli bir rol oynar.

Blogu okuyun

Yapay zeka ve veri depolama hakkında daha fazla bilgi edinin.

Yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için verilere ve onu destekleyen depolamaya ihtiyaç vardır.

İlgili kaynakları keşfedin.

Yapay zekada denetim noktaları koyma

Sabit diskler; şeffaf, izlenebilir eğitim aşamalarını koruyarak yapay zeka güvenilirliğini destekler.

Mozaic 3+, işletmelerin yapay zekanın tam potansiyelinden yararlanmasını nasıl sağlar?

Alan yoğunluğu, maliyet verimliliği ve sürdürülebilirlik disk yapay zeka ölçeklenebilirliğinde atılımlar.

Depolama ve bilgi işlem

Sabit diskler ve SSD'ler, yapay zeka uygulamalarında hayati bileşenler olarak GPU'lara, CPU'lara, HBM'ye ve DRAM'e katılır.

Seagate'in IDC Multi-Client Study, Cloud Infrastructure Index 2023: analizi 100 Hizmet Sağlayıcıya Göre İşlem ve Depolama Tüketimi, Kasım 2023.
Seagate'in analizi Forward Insights Q323 SSD Insights, Ağustos 2023; IDC Worldwide Hard Disk Drive Forecast 2022-2027, Nisan 2023 Doc. #US50568323; TRENDFOCUS SDAS Uzun Vadeli Tahmin, Ağustos 2023 belgesine dayanmaktadır.
5 yıllık yaşam döngüsünde toplam karbon kullanımı.
Sara McAllister et al., “A Call for Research on Storage Emissions,” Hotcarbon.org, 2024.

Ürünler

Bilgi Tabanı

Destek İndirmeleri

Makaleler

suggested searches

Makaleyi Okuyun

Makaleyi Okuyun

Makaleyi Okuyun

Yapay zeka, devasa kapasiteli verilerin depolanmasına ihtiyaç duyar.

Yapay zekanın potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için bir denge gereklidir.

Bellek ve depolama yelpazesi yapay zekayı destekler.

Yapay zeka verilerinin çoğu sabit disklerde birikir.

Dünyanın en büyük veri merkezleri sabit diskleri seçiyor.

Sabit diskler neden ölçekli yapay zeka için idealdir?

Sabit diskler, yapay zeka veri depolamasının bel kemiğidir.

Yapay zeka ve veri depolama hakkında daha fazla bilgi edinin.

İlgili kaynakları keşfedin.