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Hewlett Packard Enterprise (HPE)
慧與科技（Hewlett Packard Enterprise, HPE）是一家全球性的邊緣到雲端公司，為企業提供全面的人工智慧、混合雲、網路和資料解決方案。透過其HPE GreenLake平台、與NVIDIA等行業領導者的策略合作以及強大的硬體和服務組合，HPE助力企業加速創新、優化營運，並將資料轉化為可行的洞察。
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基礎設施 領域最好的 1 個 數據儲存 AI 工具
基礎設施領域的數據儲存熱門 AI 工具包括 Hewlett Packard Enterprise (HPE) 等，幫助您快速提升效率。
关于 數據儲存
AI數據儲存是指專為滿足人工智慧和機器學習工作負載獨特且嚴苛需求而設計的專業儲存解決方案。這些系統提供可擴展、高性能且經濟高效的基礎設施，用於管理AI模型訓練、推論和分析所需的海量多樣化數據集。作為更廣泛的AI基礎設施中的基礎組件，它們確保了複雜計算任務的數據快速可訪問性、完整性和安全性。
核心功能
- 高性能I/O：針對極速數據訪問和高吞吐量進行優化，對大規模AI模型訓練至關重要。
- 海量可擴展性：旨在輕鬆擴展容量和性能，以適應PB級或EB級的AI數據增長。
- 智能數據分層：根據訪問模式自動在不同儲存類型（如熱、溫、冷）之間移動數據，以優化成本和性能。
- 無縫AI/ML平台整合：為流行的AI/ML框架和平台提供原生連接器和API，簡化數據管道。
- 強大的數據治理與安全：包含加密、訪問控制、不變性以及敏感AI數據的合規認證等功能。
適用場景
AI數據儲存對於從事數據密集型AI項目的組織至關重要。這包括在PB級非結構化數據上訓練深度神經網絡的機器學習工程師、對流式傳感器數據進行實時分析的數據科學家，以及管理海量圖像和視頻數據集用於計算機視覺項目的研究人員。
選擇要點
選擇AI數據儲存解決方案時，應優先考慮IOPS和吞吐量等性能指標，確保它們與您的AI工作負載需求相匹配。評估可擴展性以適應未來的數據增長，並考慮成本效益，包括智能分層選項。評估與現有AI/ML平台和框架的整合能力，並驗證強大的數據安全性、治理和合規性功能。
數據儲存 应用场景
1
加速大規模AI模型訓練
機器學習工程師和數據科學家經常在海量數據集（可能包含PB級信息）上訓練深度學習模型。AI數據儲存提供所需的高吞吐量和低延遲訪問，以高效地為這些模型提供數據，最大限度地減少I/O瓶頸。這使得迭代週期更快，團隊能夠嘗試更大的數據集和更複雜的架構，最終在更短的時間內獲得更準確、更穩健的AI模型。
2
實現實時AI推論和分析
對於需要即時響應的AI應用，如欺詐檢測、個性化推薦或自動駕駛系統，低延遲數據訪問至關重要。AI數據儲存確保訓練好的模型能夠快速檢索所需數據進行實時推論。這種能力使企業能夠部署即時響應新信息的AI解決方案，提供關鍵洞察或行動而無需延遲，顯著提高運營效率和用戶體驗。
3
管理海量計算機視覺數據集
從自動駕駛汽車到醫學圖像分析，計算機視覺項目都依賴於海量的圖像和視頻集合。AI數據儲存提供可擴展的對象儲存解決方案，具有強大的元數據管理和版本控制功能。這使得計算機視覺研究人員和開發人員能夠高效地儲存、組織、標註和檢索PB級的視覺數據，從而促進複雜圖像識別和處理模型的開發和完善。
4
構建AI驅動的數據湖倉
企業越來越多地採用數據湖倉架構，以統一其結構化和非結構化數據，用於傳統分析和高級AI/ML工作負載。AI數據儲存解決方案構成了這些湖倉的基礎，為大規模原始數據提供靈活、經濟高效的儲存。它們使數據架構師能夠構建支持各種數據處理引擎的單一事實來源，減少數據孤島並加速AI驅動的商業智能的洞察獲取時間。
5
確保AI數據的合規性和歸檔
法規遵從性和數據治理對許多行業至關重要，尤其是在處理敏感的AI訓練數據、模型版本和審計跟踪時。AI數據儲存解決方案提供不可變儲存、長期保留策略和強大的加密等功能，以滿足嚴格的合規性要求。這使得組織能夠安全地歸檔歷史AI數據，確保數據完整性以實現可復現性，並提供可驗證的審計跟踪，從而降低風險並支持法規遵從。
6
邊緣AI數據收集與同步
隨著物聯網設備和邊緣計算的普及，AI模型越來越多地部署在靠近數據源的地方。AI數據儲存解決方案促進了從邊緣設備（如傳感器、攝像頭）到中央雲或數據中心的有效收集、本地處理和安全數據同步。這確保了本地化AI應用能夠即時訪問相關數據，同時也能將聚合數據發送到中央進行訓練和更深入的分析，從而創建從邊緣到雲的無縫數據管道。
相关分类
數據儲存 常见问题
什麼是AI數據儲存？
AI數據儲存是指專為滿足人工智慧和機器學習工作負載獨特需求而優化的專業儲存基礎設施。這些解決方案旨在以高性能、可擴展性和成本效益處理海量多樣化數據集。它們對於在訓練和推論期間向AI模型提供數據至關重要，確保複雜計算任務的快速訪問和強大的數據管理。
AI數據儲存與傳統儲存有何不同？
AI數據儲存與傳統儲存的主要區別在於其對AI工作負載的優化。傳統儲存側重於通用數據管理，而AI儲存則專為大規模、通常是非結構化文件的高吞吐量、低延遲訪問而設計，這對於深度學習至關重要。它通常包括智能數據分層、與AI/ML平台的無縫整合以及專門為AI模型訓練和推論的獨特需求量身定制的高級數據治理功能，為這些專業任務提供卓越的性能和成本效益。
使用專門的AI數據儲存有哪些主要優勢？
使用專門的AI數據儲存具有多項主要優勢。它通過提供高性能數據訪問，顯著加速AI模型訓練和推論，減少計算瓶頸。它支持海量可擴展性，以處理不斷增長的數據集而不會影響性能。此外，它通過智能數據分層優化成本，確保為敏感AI數據量身定制強大的數據治理和安全性，並簡化與流行AI/ML框架的整合，最終實現更快的開發週期和更高效的AI操作。
選擇AI數據儲存解決方案時應考慮哪些因素？
選擇AI數據儲存解決方案時，有幾個因素至關重要。首先，評估您的性能需求，包括IOPS和吞吐量，以匹配您的AI工作負載需求。其次，評估可擴展性以適應未來的數據增長。第三，考慮成本效益，包括定價模式和智能分層選項。第四，檢查與現有AI/ML平台和框架的整合能力。最後，優先考慮強大的數據安全性、治理和合規性功能，以保護敏感AI數據並滿足法規要求。
AI數據儲存能否同時處理結構化和非結構化數據？
是的，現代AI數據儲存解決方案旨在高效處理結構化和非結構化數據。它們通常利用多種儲存類型的組合，例如用於海量非結構化數據（如圖像、視頻和文本文檔）的對象儲存，以及用於結構化數據或模型檢查點的塊/文件儲存。這種靈活性使組織能夠構建全面的數據湖倉架構，支持各種AI工作負載，從訓練大型語言模型到對表格數據執行實時分析，所有這些都在統一且優化的環境中進行。