Article sponsorisé Vous avez peut-être déjà analysé les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) au sein de votre entreprise et identifié des possibilités d’efficacité, de revenus et plus encore. Maintenant vient la partie difficile : construire une infrastructure qui soutient votre mission. La capacité de calcul est une partie cruciale de ce portefeuille, mais les entreprises oublient souvent un autre ingrédient tout aussi important : le stockage. Investir massivement dans les dernières GPU ou les capacités cloud pour vous donner un avantage dans la formation et l’inférence des modèles d’IA est important, mais cela sera inutile si vous ne pouvez pas fournir à la machine les données dont elle a besoin pour produire des résultats. C’est là qu’intervient la technologie de stockage extensible – pour aider les organisations à trouver des réponses aux questions d’infrastructure posées par ce nouveau monde de l’IA. « Les données sont un différenciateur pour les entreprises impliquées dans l’IA, » déclare Tom Wilson, chef de produit chez Dell Technologies se concentrant fortement sur les charges de travail en IA, qui assimile les données au carburant, le calcul au moteur et le stockage au réservoir de carburant. « Disposer d’une plateforme modernisée offrant la sécurité, l’efficacité de stockage, les performances et l’évolutivité dont les entreprises ont besoin pour utiliser ces données dans les flux de travail en IA est l’un de nos principaux piliers pour PowerScale. »
« La Croisade acharnée d’un couple pour arrêter un tueur génétique »
En y repensant, cela aurait pu être un indice. Mais au début de l’année 2010, lorsque Kamni Vallabh a commencé
