Hewlett Packard Enterprise (HPE)
Hewlett Packard Enterprise (HPE) là một công ty toàn cầu từ biên đến đám mây, cung cấp các …
Hewlett Packard Enterprise (HPE) là một công ty toàn cầu từ biên đến đám mây, cung cấp các giải pháp AI, đám mây lai, mạng và dữ liệu toàn diện cho doanh nghiệp. Thông qua nền tảng HPE GreenLake, quan hệ đối tác chiến lược với các nhà lãnh đạo như NVIDIA và danh mục phần cứng và dịch vụ mạnh mẽ, HPE trao quyền cho các tổ chức để tăng tốc đổi mới, tối ưu hóa hoạt động và biến dữ liệu thành thông tin chi tiết có thể hành động.
Về Lưu trữ dữ liệu
Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI đề cập đến các giải pháp lưu trữ chuyên biệt được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu độc đáo và khắt khe của khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo và học máy. Các hệ thống này cung cấp cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng, hiệu suất cao và tiết kiệm chi phí để quản lý các tập dữ liệu khổng lồ, đa dạng cần thiết cho việc đào tạo, suy luận và phân tích mô hình AI. Là một thành phần nền tảng trong cơ sở hạ tầng AI rộng lớn hơn, chúng đảm bảo khả năng truy cập, tính toàn vẹn và bảo mật dữ liệu nhanh chóng cho các tác vụ tính toán phức tạp.
Các Tính Năng Chính
- I/O Hiệu suất cao: Tối ưu hóa cho việc truy cập dữ liệu cực nhanh và thông lượng cao, rất quan trọng cho việc đào tạo mô hình AI quy mô lớn.
- Khả năng mở rộng lớn: Được thiết kế để dễ dàng mở rộng dung lượng và hiệu suất nhằm đáp ứng sự tăng trưởng dữ liệu AI lên đến petabyte hoặc exabyte.
- Phân tầng dữ liệu thông minh: Tự động di chuyển dữ liệu giữa các loại lưu trữ khác nhau (ví dụ: nóng, ấm, lạnh) dựa trên các mẫu truy cập để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất.
- Tích hợp liền mạch với Nền tảng AI/ML: Cung cấp các trình kết nối và API gốc cho các framework và nền tảng AI/ML phổ biến, đơn giản hóa các đường dẫn dữ liệu.
- Quản trị và Bảo mật dữ liệu mạnh mẽ: Bao gồm các tính năng như mã hóa, kiểm soát truy cập, bất biến và chứng nhận tuân thủ cho dữ liệu AI nhạy cảm.
Các Kịch Bản Ứng Dụng
Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI rất quan trọng đối với các tổ chức tham gia vào các sáng kiến AI chuyên sâu về dữ liệu. Điều này bao gồm các kỹ sư học máy đào tạo mạng thần kinh sâu trên petabyte dữ liệu phi cấu trúc, các nhà khoa học dữ liệu thực hiện phân tích thời gian thực trên dữ liệu cảm biến truyền trực tuyến và các nhà nghiên cứu quản lý các tập dữ liệu hình ảnh và video khổng lồ cho các dự án thị giác máy tính.
Cách Chọn
Khi chọn giải pháp Lưu trữ dữ liệu AI, hãy ưu tiên các chỉ số hiệu suất như IOPS và thông lượng, đảm bảo chúng phù hợp với nhu cầu khối lượng công việc AI của bạn. Đánh giá khả năng mở rộng để đáp ứng sự tăng trưởng dữ liệu trong tương lai và xem xét hiệu quả chi phí, bao gồm các tùy chọn phân tầng thông minh. Đánh giá khả năng tích hợp với các nền tảng và framework AI/ML hiện có của bạn, đồng thời xác minh các tính năng bảo mật, quản trị và tuân thủ dữ liệu mạnh mẽ.
Lưu trữ dữ liệuTrường hợp sử dụng
Tăng tốc đào tạo mô hình AI quy mô lớn
Các kỹ sư học máy và nhà khoa học dữ liệu thường đào tạo các mô hình học sâu trên các tập dữ liệu khổng lồ, có thể lên đến petabyte thông tin. Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI cung cấp khả năng truy cập thông lượng cao và độ trễ thấp cần thiết để cung cấp dữ liệu cho các mô hình này một cách hiệu quả, giảm thiểu tắc nghẽn I/O. Điều này cho phép các chu kỳ lặp lại nhanh hơn, cho phép các nhóm thử nghiệm với các tập dữ liệu lớn hơn và kiến trúc phức tạp hơn, cuối cùng dẫn đến các mô hình AI chính xác và mạnh mẽ hơn trong thời gian ngắn hơn.
Cho phép suy luận và phân tích AI theo thời gian thực
Đối với các ứng dụng AI yêu cầu phản hồi tức thì, chẳng hạn như phát hiện gian lận, đề xuất cá nhân hóa hoặc hệ thống tự động, truy cập dữ liệu có độ trễ thấp là tối quan trọng. Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI đảm bảo rằng các mô hình đã được đào tạo có thể nhanh chóng truy xuất dữ liệu cần thiết để suy luận theo thời gian thực. Khả năng này cho phép các doanh nghiệp triển khai các giải pháp AI phản ứng tức thì với thông tin mới, cung cấp những hiểu biết hoặc hành động quan trọng mà không bị chậm trễ, nâng cao đáng kể hiệu quả hoạt động và trải nghiệm người dùng.
Quản lý các tập dữ liệu thị giác máy tính khổng lồ
Các dự án thị giác máy tính, từ xe tự hành đến phân tích hình ảnh y tế, đều dựa vào các bộ sưu tập hình ảnh và video khổng lồ. Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI cung cấp các giải pháp lưu trữ đối tượng có khả năng mở rộng với khả năng quản lý siêu dữ liệu và kiểm soát phiên bản mạnh mẽ. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển thị giác máy tính lưu trữ, tổ chức, chú thích và truy xuất hiệu quả petabyte dữ liệu hình ảnh, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển và tinh chỉnh các mô hình nhận dạng và xử lý hình ảnh phức tạp.
Xây dựng Data Lakehouse được hỗ trợ bởi AI
Các doanh nghiệp ngày càng áp dụng kiến trúc data lakehouse để hợp nhất dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc của họ cho cả phân tích truyền thống và khối lượng công việc AI/ML nâng cao. Các giải pháp Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI tạo thành nền tảng của các lakehouse này, cung cấp khả năng lưu trữ linh hoạt, tiết kiệm chi phí cho dữ liệu thô ở quy mô lớn. Chúng cho phép các kiến trúc sư dữ liệu xây dựng một nguồn thông tin duy nhất hỗ trợ các công cụ xử lý dữ liệu đa dạng, giảm thiểu các silo dữ liệu và tăng tốc thời gian thu thập thông tin chi tiết cho trí tuệ kinh doanh dựa trên AI.
Đảm bảo tuân thủ và lưu trữ dữ liệu AI
Tuân thủ quy định và quản trị dữ liệu là rất quan trọng đối với nhiều ngành, đặc biệt khi xử lý dữ liệu đào tạo AI nhạy cảm, phiên bản mô hình và dấu vết kiểm toán. Các giải pháp Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI cung cấp các tính năng như lưu trữ bất biến, chính sách lưu giữ dài hạn và mã hóa mạnh mẽ để đáp ứng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt. Điều này cho phép các tổ chức lưu trữ an toàn dữ liệu AI lịch sử, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu để có thể tái tạo và cung cấp dấu vết kiểm toán có thể xác minh, giảm thiểu rủi ro và hỗ trợ tuân thủ quy định.
Thu thập và đồng bộ hóa dữ liệu AI biên
Với sự phát triển của các thiết bị IoT và điện toán biên, các mô hình AI ngày càng được triển khai gần hơn với các nguồn dữ liệu. Các giải pháp Lưu trữ dữ liệu được hỗ trợ bởi AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập hiệu quả, xử lý cục bộ và đồng bộ hóa dữ liệu an toàn từ các thiết bị biên (ví dụ: cảm biến, camera) đến đám mây trung tâm hoặc trung tâm dữ liệu. Điều này đảm bảo rằng các ứng dụng AI cục bộ có quyền truy cập tức thì vào dữ liệu liên quan, đồng thời cho phép gửi dữ liệu tổng hợp để đào tạo tập trung và phân tích sâu hơn, tạo ra một đường dẫn dữ liệu liền mạch từ biên đến đám mây.