隨著人工智能的快速發展和部署，支持培訓和參考數據的基礎設施已成為成功的關鍵基礎。需要先進的存儲解決方案來支持人工智能應用對速度、效率和可擴展性的強烈需求。這就產生了“人工智能數據基礎設施”的概念，即支持人工智能應用所需的存儲和數據平臺。

存儲在人工智能中的關鍵作用

人工智能應用程序因其極端的I/O需求而臭名昭著，需要強大且響應迅速的存儲解決方案才能實現最佳功能。行業專家Jim Czuprynski在他的文章中強調了人工智能工作負載及其存儲需求的復雜性，特別強調了未充分利用資源的經濟影響:“閑置的GPU是企業人工智能計算領域最高的基礎設施債務之一。他在談話中經常提到對存儲的需求，這不僅使GPU持續忙碌，而且還能有效地處理不同的數據訪問模式。

人工智能系統的性能與底層存儲技術的有效性直接相關。高效的存儲系統可確保人工智能模型不間斷地運行，這在停機可能意味著重大經濟損失的環境中是一個關鍵因素。Czuprynski指出:“存儲需要高效主快速地運行，這樣生成式人工智能模型才能以最佳狀態運行，甚至一秒鐘都不會停止。”對速度和效率的重視反映了存儲性能對人工智能應用的整體有效性和可靠性的直接影響。

存儲技術的進步在滿足這些人工智能需求方面發揮了關鍵作用。正如Ben Young在文章中所討論的，NAND閃存存儲設備(SSD)是首選，因為它們比傳統硬盤驅動器具有大容量和效率優勢：“大存儲容量確保有足夠的空間容納人工智能工作流程中使用的新興數據集。”需要擴展和可擴展的存儲解決方案來適應人工智能系統不斷增長的數據需求。

人工智能數據基礎設施集成

人工智能工作負載的管理需要一種結構化的數據處理方法，先進的存儲架構為這一方法提供了便利。Andy Banta詳細介紹了超微和Solidigm如何通過分層系統架構來滿足這些需求，該架構優化了從攝取到處理和長期存儲的數據流。這種結構化的方法確保人工智能工作流的每個階段都得到適當的存儲解決方案的支持，從而提高人工智能操作的效率和速度。

可持續性是現代IT基礎設施的一個重要方面，對于耗電的人工智能部署來說尤其如此。美超微和Solidigm的合作重點是創造環保的數據中心解決方案。這些解決方案不僅可以滿足人工智能工作負載的苛刻要求，還可以顯著降低能耗和物理空間要求，與更廣泛的環境目標保持一致。

正如ColleenColl所討論的，人工智能開發和存儲技術之間的關系是復雜的。人工智能管道的每個階段(從數據攝取到推理)都有特定的存儲需求。存儲不僅僅是一個存儲庫，而是一個動態組件，必須對其進行定制，以支持人工智能系統的密集和不同的數據處理需求。

深入研究人工智能數據基礎設施

展望未來，行業廠商將繼續探索人工智能數據基礎設施的作用。隨著人工智能應用變得越來越復雜和數據密集，對能夠處理大量數據集、確保高速數據訪問并提供可靠和可持續運營的創新存儲解決方案的需求只會加劇。利用技術播客的見解以及其合作伙伴的貢獻將對應對這些挑戰至關重要。

將先進的存儲解決方案集成到人工智能數據基礎設施中是人工智能技術成功和可擴展性的基礎。高效、可擴展和可持續的存儲解決方案不僅是支持因素，而且是人工智能系統卓越運營和創新潛力的核心。隨著人工智能繼續改變行業，人工智能數據基礎設施的發展將在使這些技術充分發揮潛力、推動下一代技術進步方面發揮關鍵作用。