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Hewlett Packard Enterprise (HPE)
慧与（Hewlett Packard Enterprise, HPE）是一家全球性的边缘到云公司，为企业提供全面的人工智能、混合云、网络和数据解决方案。通过其HPE GreenLake平台、与NVIDIA等行业领导者的战略合作以及强大的硬件和服务组合，HPE助力企业加速创新、优化运营，并将数据转化为可行的洞察。
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基础设施 领域最好的 1 个 数据存储 AI 工具
基础设施领域的数据存储热门 AI 工具包括 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 等，帮助您快速提升效率。
关于 数据存储
AI数据存储是指专为满足人工智能和机器学习工作负载独特且严苛需求而设计的专业存储解决方案。这些系统提供可扩展、高性能且经济高效的基础设施，用于管理AI模型训练、推理和分析所需的海量多样化数据集。作为更广泛的AI基础设施中的基础组件，它们确保了复杂计算任务的数据快速可访问性、完整性和安全性。
核心功能
- 高性能I/O：针对极速数据访问和高吞吐量进行优化，对大规模AI模型训练至关重要。
- 海量可扩展性：旨在轻松扩展容量和性能，以适应PB级或EB级的AI数据增长。
- 智能数据分层：根据访问模式自动在不同存储类型（如热、温、冷）之间移动数据，以优化成本和性能。
- 无缝AI/ML平台集成：为流行的AI/ML框架和平台提供原生连接器和API，简化数据管道。
- 强大的数据治理与安全：包含加密、访问控制、不变性以及敏感AI数据的合规认证等功能。
适用场景
AI数据存储对于从事数据密集型AI项目的组织至关重要。这包括在PB级非结构化数据上训练深度神经网络的机器学习工程师、对流式传感器数据进行实时分析的数据科学家，以及管理海量图像和视频数据集用于计算机视觉项目的研究人员。
选择要点
选择AI数据存储解决方案时，应优先考虑IOPS和吞吐量等性能指标，确保它们与您的AI工作负载需求相匹配。评估可扩展性以适应未来的数据增长，并考虑成本效益，包括智能分层选项。评估与现有AI/ML平台和框架的集成能力，并验证强大的数据安全性、治理和合规性功能。
数据存储 应用场景
1
加速大规模AI模型训练
机器学习工程师和数据科学家经常在海量数据集（可能包含PB级信息）上训练深度学习模型。AI数据存储提供所需的高吞吐量和低延迟访问，以高效地为这些模型提供数据，最大限度地减少I/O瓶颈。这使得迭代周期更快，团队能够尝试更大的数据集和更复杂的架构，最终在更短的时间内获得更准确、更稳健的AI模型。
2
实现实时AI推理和分析
对于需要即时响应的AI应用，如欺诈检测、个性化推荐或自动驾驶系统，低延迟数据访问至关重要。AI数据存储确保训练好的模型能够快速检索所需数据进行实时推理。这种能力使企业能够部署即时响应新信息的AI解决方案，提供关键洞察或行动而无需延迟，显著提高运营效率和用户体验。
3
管理海量计算机视觉数据集
从自动驾驶汽车到医学图像分析，计算机视觉项目都依赖于海量的图像和视频集合。AI数据存储提供可扩展的对象存储解决方案，具有强大的元数据管理和版本控制功能。这使得计算机视觉研究人员和开发人员能够高效地存储、组织、标注和检索PB级的视觉数据，从而促进复杂图像识别和处理模型的开发和完善。
4
构建AI驱动的数据湖仓
企业越来越多地采用数据湖仓架构，以统一其结构化和非结构化数据，用于传统分析和高级AI/ML工作负载。AI数据存储解决方案构成了这些湖仓的基础，为大规模原始数据提供灵活、经济高效的存储。它们使数据架构师能够构建支持各种数据处理引擎的单一事实来源，减少数据孤岛并加速AI驱动的商业智能的洞察获取时间。
5
确保AI数据的合规性和归档
法规遵从性和数据治理对许多行业至关重要，尤其是在处理敏感的AI训练数据、模型版本和审计跟踪时。AI数据存储解决方案提供不可变存储、长期保留策略和强大的加密等功能，以满足严格的合规性要求。这使得组织能够安全地归档历史AI数据，确保数据完整性以实现可复现性，并提供可验证的审计跟踪，从而降低风险并支持法规遵从。
6
边缘AI数据收集与同步
随着物联网设备和边缘计算的普及，AI模型越来越多地部署在靠近数据源的地方。AI数据存储解决方案促进了从边缘设备（如传感器、摄像头）到中央云或数据中心的有效收集、本地处理和安全数据同步。这确保了本地化AI应用能够即时访问相关数据，同时也能将聚合数据发送到中央进行训练和更深入的分析，从而创建从边缘到云的无缝数据管道。
相关分类
数据存储 常见问题
什么是AI数据存储？
AI数据存储是指专为满足人工智能和机器学习工作负载独特需求而优化的专业存储基础设施。这些解决方案旨在以高性能、可扩展性和成本效益处理海量多样化数据集。它们对于在训练和推理期间向AI模型提供数据至关重要，确保复杂计算任务的快速访问和强大的数据管理。
AI数据存储与传统存储有何不同？
AI数据存储与传统存储的主要区别在于其对AI工作负载的优化。传统存储侧重于通用数据管理，而AI存储则专为大规模、通常是非结构化文件的高吞吐量、低延迟访问而设计，这对于深度学习至关重要。它通常包括智能数据分层、与AI/ML平台的无缝集成以及专门为AI模型训练和推理的独特需求量身定制的高级数据治理功能，为这些专业任务提供卓越的性能和成本效益。
使用专门的AI数据存储有哪些主要优势？
使用专门的AI数据存储具有多项主要优势。它通过提供高性能数据访问，显著加速AI模型训练和推理，减少计算瓶颈。它支持海量可扩展性，以处理不断增长的数据集而不会影响性能。此外，它通过智能数据分层优化成本，确保为敏感AI数据量身定制强大的数据治理和安全性，并简化与流行AI/ML框架的集成，最终实现更快的开发周期和更高效的AI操作。
选择AI数据存储解决方案时应考虑哪些因素？
选择AI数据存储解决方案时，有几个因素至关重要。首先，评估您的性能需求，包括IOPS和吞吐量，以匹配您的AI工作负载需求。其次，评估可扩展性以适应未来的数据增长。第三，考虑成本效益，包括定价模式和智能分层选项。第四，检查与现有AI/ML平台和框架的集成能力。最后，优先考虑强大的数据安全性、治理和合规性功能，以保护敏感AI数据并满足法规要求。
AI数据存储能否同时处理结构化和非结构化数据？
是的，现代AI数据存储解决方案旨在高效处理结构化和非结构化数据。它们通常利用多种存储类型的组合，例如用于海量非结构化数据（如图像、视频和文本文档）的对象存储，以及用于结构化数据或模型检查点的块/文件存储。这种灵活性使组织能够构建全面的数据湖仓架构，支持各种AI工作负载，从训练大型语言模型到对表格数据执行实时分析，所有这些都在统一且优化的环境中进行。