官方网站-AI数据存储设备选型的6个关键要素

发布时间:2021-07-09    来源:环球APP nbsp;   浏览:73991次
本文摘要:人工智能技术(AI)和机器学习将沦落帮助公司运用其关键数字货币创设核心竞争力的很最重要专用工具之一。

人工智能技术(AI)和机器学习将沦落帮助公司运用其关键数字货币创设核心竞争力的很最重要专用工具之一。但在选装AI数据储存设备以前,公司必不可少充分考虑机器学习服务平台在出示、应急处置和享有数据时的一系列市场的需求。大家最先务必科学研究一下机器学习手机软件用以的数据的生命期,由于这有利于公司讲解在为AI随意选择储存时理应充分考虑哪些方面。最初的情况下,公司必不可少出示很多的数据来训炼机器学习或AI优化算法。

AI工具软件根据应急处置数据来通过自学每日任务,如识别某一目标、应急处置视頻和跟踪健身运动。数据能够从各式各样的源溶解,而且实质上说白了结构型的,例如目标和文档。

在训炼或产品研发AI优化算法时,必须根据对数据的应急处置产品研发一个实体模型,为公司获得需要的判断力或经济效益。产品研发机器学习优化算法非常少是做为一个单一的全过程来顺利完成的。伴随着公司大大的积累新的数据,优化算法也不会得到 改进。这意味著非常少有数据被废置,忽视,数据不容易伴随着时间的流逝而持续增长和处理完毕。

AI数据储存设备的型号选择规范在公司为AI服务平台随意选择储存设备以前,必不可少最先充分考虑以下几个方面:1、成本费。AI数据储存设备的价钱对公司而言是一个首要条件。好像,低管层和这些参与购买管理决策的人会期待储存尽可能具有成本效益,在很多状况下,这将危害的机构的商品随意选择和对策。2、可伸缩性。

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以上文常说,在开创机器学习或AI实体模型的全过程中,收集、储存和应急处置很多数据是十分适度的。机器学习优化算法回绝源数据正圆形指数值持续增长,才可以搭建精密度的线形提高。

开创可靠而精准的机器学习实体模型有可能务必百余TB乃至PB的数据,并且这只不容易伴随着时间的流逝而降低。创设PB级分布式存储,一般务必用以对象存储或竖向扩展系统文件。

现如今的对象存储当然可以合乎AI工作中特性阻抗的容积市场的需求,但他们有可能没法合乎别的规范,如高性能。竖向扩展系统文件能够获得高性能和不错的可伸缩性,可是将全部数据集储存在一个服务平台上很有可能会很便宜。此外,出自于可伸缩性市场的需求和高容商品的成本费,块存储通常并不是机器学习或人工智能技术的精确随意选择。

这儿唯一的特别注意是公有云,几日后大家答复进行争辩。储存成本费的转变引入了层次储存或用以各种类型的储存来储存数据的定义。比如,对象存储是储存很多不活跃性的AI数据的不错总体目标。当务必应急处置数据时,能够将数据挪动到对象存储中的高性能文档存储群集或连接点上,一旦应急处置顺利完成,就可以将数据挪动回来。

3、性能。AI数据的储存性能有三个层面。

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最先,有可能也是最重要的是推迟,也就是手机软件应急处置每一个I/O督促的速率。较低推迟很最重要,由于提升 推迟对开创机器学习或AI实体模型需要的時间有立即危害。

简易的实体模型产品研发有可能务必数日或几个月的時间。根据增加这一开发进度,的机构能够变慢地开创和优化实体模型。在查验推迟工作能力时,因为目标访谈的流特点,目标将提及時间储存为第一个字节数,而不是单独I/O督促的推迟。

性能的另一个层面是货运量,及其从储存服务平台加载或载入数据的速率。系统软件货运量很最重要,由于AI训炼务必应急处置很多数据集,经常不断载入完全一致的数据,以精准地产品研发实体模型。机器学习和AI数据的来源于,比如无人驾驶车上的感应器,每日能够溶解好几个TB的新数据。全部这种信息内容都必不可少加到目前的数据储存中,而且对一切目前应急处置的危害要超过。

性能的最后一个层面是按段访谈。机器学习和AI优化算法并行计算数据,经营好几个每日任务,这种每日任务能够数次载入完全一致的数据,并跨过好几个并行任务。对象存储擅于按段载入I/O应急处置,由于不务必管理职能锁定或特性。

文件服务器跟踪运行内存中合上的I/O督促或文件句柄。因而,主题活动I/O督促的总数不尽相同服务平台上可用的运行内存。机器学习数据能够由很多的小文档组成。

在这个行业,文件服务器能够获得比对象存储更优的性能。这儿务必问AI储存计划方案经销商的一个至关重要的问题是,在大文件属性和小文件属性上,她们的商品的性能特点不容易怎样转变。4、易用性和使用性能。机器学习和AI实体模型能够长期到数经营。

根据训炼产品研发优化算法有可能务必几日或几个星期的時间。在这段时间,分布式存储必不可少保持起动并不断可用。这意味著一切升級、技术性拆换或系统软件扩展都务必不在关机的状况下进行。

在大中型系统软件中,部件常见故障是罕见的。这意味著一切作为AI工作中的服务平台都理应必须从机器设备(如电脑硬盘或SSD)和连接点或网络服务器常见故障中彻底恢复。

对象存储用以载入编号在很多连接点上广泛产自数据,并降到最低部件常见故障的危害。有一些载入编号技术性可以用在竖向扩展系统文件,以获得同样水准的延展性。载入编码方案的高效率十分最重要,因为它必需关联到载入I/O的性能,尤其是针对小文档来讲。因为大部分规模性对象存储都过度大,没法按时备份数据,因而可靠的载入编号沦落AI储存服务平台的一个基础特点。

5、公有云。产品研发机器学习和AI优化算法务必高性能储存和高性能推算出来。很多AI系统软件全是根据GPU的,例如NvidiaDGX,它能够作为产品研发精确优化算法所涉及的很多简易计算能力。公有云服务供应商早就刚开始获得GPU加速的虚幻世界案例,可作为机器学习。

在公有云中经营机器学习专用工具降低了创设机器学习产品研发基础设施建设的资金成本率,另外获得了扩展产品研发机器学习实体模型需要的基础设施建设的工作能力。用以公有云测算的挑戰取决于,怎样以一种另外具有成本效益和应用性的方法将数据导入公有云。根据云的对象存储速率太快,紧跟机器学习的I/O市场的需求;因而,必不可少用以当地块存储。

每推迟一分钟挪动数据,就不容易带来更为多经营基础设施建设的成本费,及其执行机器学习的推迟。公有云的另一个难题是数据给出的成本费。虽然云服务供应商不交纳将数据移往到其服务平台的花费,但他们显而易见对从其服务平台外的公共网络访谈的一切数据交纳花费。

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因而,虽然公有云在推算出来层面获得了协调能力,但及其时和经济发展合理地的方法从云间获得数据并不一直那麼比较简单。经销商已经产品研发存储产品,这种内容运营在公有云中,覆盖范围了当地和云。

这种商品能够合理地复制数据或将数据挪动到云间,而且只在顺利完成后将結果挪动回来。这种复制技术具有高效率的视频码率,促使在前提条件上储存数据并导到云间进行剖析工作中看起来行之有效。

6、搭建。在文中中,大家将机器学习和AI的数据储存与推算出来分离出来看来。创设AI数据储存有可能很艰辛,由于必不可少充分考虑储存互联网和调优储存以与机器学习应用软件协调工作的别的要素。

商品的预包使经销商必须在将商品交由顾客以前检测和提升其商品。现如今,有一些存储产品结合了流行的AI手机软件、推算出来(如规范化cpu和gpu)、互联网和储存,以交由一个AI就绪的服务平台,很多详细的优化工作中是在布署这种系统软件以前顺利完成的。

虽然成本费有可能是个难题,但对很多顾客而言,事先包的系统软件能够降低应用AI储存的阻碍。好像,随意选择精确的AI数据储存服务平台,只不过性能、可伸缩性和成本费等指标值中间的平衡。

精确用以储存服务平台十分最重要,由于涉及的数据量十分大。一旦随意选择不正确,其成本有可能是昂贵的。与一切存储产品型号选择管理决策一样,最重要的是与经销商沟通交流,还包含展现和评定,以精准了解她们的商品怎样合乎人工智能技术和机器学习的市场的需求。


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