人工智能正逐步發(fā)展，3點因素決定人工智能平臺存儲的選擇

本文中，小編將對人工智能予以介紹，如果你想對人工智能的詳細(xì)情況有所認(rèn)識，或者想要增進(jìn)對它的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、人工智能

人工智能產(chǎn)業(yè)化發(fā)展進(jìn)程技術(shù)能力創(chuàng)新、應(yīng)用規(guī)模突破、產(chǎn)業(yè)地位跨越隨著2016年AlphaGo戰(zhàn)勝人類棋手，開啟了新一波人工智能浪潮，人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)進(jìn)入加速發(fā)展期;2021年DeepMind團(tuán)隊開源AlphaFold2數(shù)據(jù)集，其利用人工智能技術(shù)解決蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測問題，供全世界科研人員使用。AI技術(shù)應(yīng)用于生物領(lǐng)域取得的前瞻性進(jìn)展有力推動了生命科學(xué)發(fā)展，也代表隨著AI算力提升及算法的不斷突破創(chuàng)新，AI技術(shù)在各行業(yè)領(lǐng)域的增量式技術(shù)改進(jìn)、系統(tǒng)性前瞻性研發(fā)等重要產(chǎn)業(yè)改造環(huán)節(jié)提供價值。人工智能產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程發(fā)展至今，已逐步從AI技術(shù)與各行業(yè)典型應(yīng)用場景融合賦能階段向效率化、工業(yè)化生產(chǎn)的成熟階段演進(jìn)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)下的人工智能產(chǎn)業(yè)升級AI成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的核心生產(chǎn)力，驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟(jì)縱深發(fā)展2021年3月我國十四五規(guī)劃綱要出臺，提出“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢”的建設(shè)方針并強(qiáng)調(diào)了人工智能等新興數(shù)字產(chǎn)業(yè)在提高國家競爭力上的重要價值。規(guī)劃綱要指出要充分發(fā)揮海量數(shù)據(jù)和豐富應(yīng)用場景優(yōu)勢，促進(jìn)數(shù)字技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合，賦能傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，以數(shù)據(jù)驅(qū)動生產(chǎn)過程優(yōu)化，催生新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展為人工智能發(fā)展創(chuàng)造了良好的經(jīng)濟(jì)與技術(shù)環(huán)境，且人工智能作為關(guān)鍵性的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，也被視為拉動我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動能。隨著新基礎(chǔ)設(shè)施計劃的實施、消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)的升級和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人工智能科技產(chǎn)業(yè)開始步入全面融合發(fā)展的新階段。

二、企業(yè)為AI平臺選擇存儲需考慮3點

在這部分，我們主要來了解一下企業(yè)為AI平臺選擇存儲需要考慮的3點因素。

1、可用性和耐久性。機(jī)器學(xué)習(xí)和AI模型可以長時間連續(xù)運(yùn)行。通過訓(xùn)練開發(fā)算法可能需要幾天或幾周的時間。在此期間，存儲系統(tǒng)必須保持啟動并持續(xù)可用。這意味著任何升級、技術(shù)替換或系統(tǒng)擴(kuò)展都需要在不停機(jī)的情況下進(jìn)行。

在大型系統(tǒng)中，組件故障是常見的。這意味著任何用于AI工作的平臺都應(yīng)該能夠從設(shè)備(如硬盤或SSD)和節(jié)點或服務(wù)器故障中恢復(fù)。對象存儲使用擦除編碼在許多節(jié)點上廣泛分布數(shù)據(jù)，并最小化組件故障的影響。有一些擦除編碼技術(shù)可以用在橫向擴(kuò)展文件系統(tǒng)，以提供同等水平的彈性。擦除編碼方案的效率非常重要，因為它直接關(guān)系到讀寫I/O的性能，特別是對于小文件而言。

由于多數(shù)大規(guī)模對象存儲都太大，無法定期備份，因此可靠地擦除編碼成為AI存儲平臺的一個基本特性。

2、公有云。開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法需要高性能存儲和高性能計算。許多AI系統(tǒng)都是基于GPU的，比如Nvidia?DGX，它可以用于開發(fā)精確算法所涉及的許多復(fù)雜數(shù)學(xué)計算。

公有云服務(wù)提供商已經(jīng)開始提供GPU加速的虛擬實例，可用于機(jī)器學(xué)習(xí)。在公有云中運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工具降低了構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)基礎(chǔ)設(shè)施的資本成本，同時提供了擴(kuò)展開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型所需的基礎(chǔ)設(shè)施的能力。

3、集成。在本文中，我們將機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的數(shù)據(jù)存儲與計算分開來看。構(gòu)建AI數(shù)據(jù)存儲可能很困難，因為必須考慮存儲網(wǎng)絡(luò)和調(diào)優(yōu)存儲以及與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序協(xié)同工作的其他因素。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)人工智能的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!