« Redéfinir le multicloud avec des performances et une évolutivité pour l’IA »

Article sponsorisé Il y a un besoin pressant de solutions de stockage de données efficaces étant donné la tendance croissante des entreprises à déployer désormais des applications avec intelligence artificielle. Alors que des charges de stockage de mégaoctets et téraoctets étaient autrefois courantes pour de simples charges de travail documentaires et d’images uniques, des téraoctets (1K téraoctets) voire des exaoctets (1K pétaoctets) sont désormais en production. Les facteurs qui ont alimenté la croissance des applications IA incluent l’utilisation de grands modèles de langage (GML) dans tout, des logiciels de reconnaissance faciale aux moteurs de recommandation sur les services de streaming, le tout dans le but d’améliorer les expériences utilisateur et les processus commerciaux. Dans tous les secteurs, il y a un besoin croissant d’automatisation, d’analyse de données et de prise de décision intelligente. L’IA peut automatiser les tâches répétitives, analyser de vastes ensembles de données pour découvrir des modèles et faire des prédictions ou recommandations basées sur les données. Cela se traduit potentiellement par une efficacité, une productivité et une innovation accrues dans divers domaines. Tout cela implique d’énormes quantités de données provenant des réseaux sociaux, des émetteurs GPS, des caméras de sécurité, des points de vente, des sites météorologiques distants et de nombreuses autres sources. Cette tendance exige des solutions de stockage haute performance pour gérer les grands volumes de données non structurées impliquées dans la formation et l’inférence IA, qui peuvent être répartis à la fois sur site et dans des environnements cloud. Un récent rapport de l’IEEE Spectrum, « Pourquoi l’IA a besoin de plus de mémoire que jamais », explore les besoins croissants en matière de stockage de données des systèmes IA, mettant particulièrement l’accent sur la taille croissante des GML. Il suggère qu’en plus de la demande de hautes performances, de faible consommation d’énergie, de faible coût et de grande capacité, il existe également une demande croissante de fonctions de gestion intelligente supplémentaires dans ou près de la mémoire pour minimiser les mouvements de données. En conséquence, la tendance à déployer des clouds hybrides, où tout cela est possible, prend de l’ampleur.