0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

西部数据发布全新人工智能数据周期存储框架,助力用户发掘人工智能价值

爱云资讯 ? 2024-06-07 15:08 ? 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

公司持续拓展旗下企业级SSD和HDD产品组合,应对全新人工智能数据周期中的关键工作负载

2024年6月7日,上海-西部数据公司(NASDAQ:WDC)于今日正式发布了人工智能数据周期(AI Data Cycle)框架,助力推动下一代人工智能革新。该框架共分为六个阶段,详细阐明了如何通过优化存储组合来应对大规模人工智能运算负载。该框架旨在为用户搭建先进的存储基础架构提供指导,帮助提高人工智能工作流的效率并降低总体拥有成本(Total Cost of Ownership,TCO),进一步优化人工智能领域的投资效益。

<人工智能数据周期(AI Data Cycle)>

人工智能模型运行时会持续不断地使用和生成数据——在处理文本、图像、音频视频以及其他形式数据的同时,生成全新的数据。随着人工智能技术的迭代更新,其依托的数据存储系统的容量和性能也亟待提升,以更好地满足在管理海量数据的同时,运行大型复杂模型对计算负荷和速度的需求。针对人工智能数据周期各个关键阶段的存储需求,西部数据对旗下存储产品以及技术路线图作出战略性规划,于今日正式推出针对人工智能训练和推理需求的领先高性能PCIe?Gen 5 SSD;适用于建立高速人工智能数据湖的大容量64TB* SSD;以及目前全球容量领先的ePMR HDD,用于实现经济高效大规模存储的32TB* UltraSMR HDD。

点击视频了解详情:人工智能数据周期

IDC研究总监Ed Burns表示:“生成式人工智能无疑是下一个革新性技术,而存储在此有着举足轻重的作用。尤其在当下,更大规模、高质量的数据集逐步占据市场主流,存储解决方案作为保障数据存储和访问的关键一环,会直接影响人工智能模型运行的速度、效率和准确性。作为在数据存储领域的先行企业,西部数据将在蓬勃发展的人工智能领域大有作为,其强大的市场地位和丰富的产品组合能够满足人工智能数据周期各阶段的多样化需求。”

西部数据公司执行副总裁兼Flash业务总经理Rob Soderbery表示:“数据是人工智能发展的核心驱动力。随着人工智能技术在各行各业的渗透和广泛应用,存储已经成为人工智能技术栈中重要的动态组成部分。全新的人工智能数据周期框架将帮助用户构建数据存储基础架构,进而部署具备更高性能和可扩展性的人工智能应用。这也体现了我们不断为用户提供卓越价值的承诺。”

面向计算密集型与存储密集型工作负载,不断丰富的企业级人工智能存储解决方案

全新的Ultrastar DC SN861 SSD是西部数据首款企业级PCIe Gen 5.0解决方案,以卓越的随机读取性能和能耗效率满足人工智能工作负载的需求,容量高达16TB,随机读取性能相比上一代产品提升约3倍,超低的延迟和非凡的响应速度尤其适用于大语言模型(Large Language Model, LLM)的训练、推理和人工智能服务部署。此外,更低的能耗能够提供更高的每瓦特IOPS(IOPS/Watt),有助于企业进一步降低TCO。PCIe Gen 5带来的带宽提升满足了人工智能行业计算密集型工作环境对高速计算和低时延的需求。Ultrastar DC SN861专为关键任务工作负载设计,提供了丰富的功能集,包括兼容NVMe?2.0和OCP 2.0规范、支持1次或3次每日全盘写入(DWPD)以及5年有限保修1。Ultrastar DC SN861 E1.S规格目前已正式出样,U.2规格预计将于本月出样,并于2024年第三季度(CQ3’ 24)开始批量出货。E1.S与E3.S规格产品的更多细节预计将在今年晚些时间公布。

全新扩展的Ultrastar DC SN655企业级SSD系列专为存储密集型应用而打造,可为高性能Ultrastar DC SN861的应用场景进行补充。全新的U.3规格Ultrastar DC SN655 SSD容量高达64TB,旨在为人工智能数据准备和构造更高速、更庞大的数据湖提供更卓越的性能和容量支持。新一批Ultrastar DC SN655系列产品目前已正式出样。更多产品细节预计将于今年晚些时间正式批量出货时公布。

西部数据现已正式向指定客户出样具备行业领先容量的32TB企业级ePMR HDD。全新的大容量Ultrastar DC HC690 UltraSMR HDD专为超大规模云和企业级数据中心的巨量数据存储需求设计。在人工智能工作流这类对大规模数据存储和低TCO有严格要求的应用场景下,该产品可发挥重要作用。基于此前数代产品的成功设计,全新的32TB产品将为客户提供出众的容量以及无缝的认证和集成能力,实现更高效的部署,并在此基础上保证高水准的可靠性和耐用性。更多产品细节预计将于今年夏季晚些时间公布。

Rob Soderbery表示:“人工智能数据周期的各个阶段都有着特定的基础设施和计算需求。西部数据深刻理解人工智能和数据存储之间的动态关系,在不断提供更大容量产品的基础上,为下一代人工智能工作负载所需要的极致性能和耐用性提供量身打造的存储解决方案。凭借持续丰富扩展的产品组合、长远的技术路线和不懈突破创新,西部数据将帮助用户释放人工智能的革新力量,创造更多价值。”

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • SSD
    SSD
    +关注

    关注

    21

    文章

    3010

    浏览量

    120066
  • 人工智能
    +关注

    关注

    1810

    文章

    49251

    浏览量

    252008
  • 西部数据
    +关注

    关注

    5

    文章

    542

    浏览量

    47519
  • HDD
    HDD
    +关注

    关注

    0

    文章

    153

    浏览量

    28207
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    挖到宝了!人工智能综合实验箱,高校新工科的宝藏神器

    应用场景。从数据采集,到模型推理,都能完整且自如地参与,轻松解锁人工智能全流程实训,让你深度体验AI技术的魅力 。 四、九门课程全覆盖,满足多元学习需求 对于高校教学或者技术学习来说,课程覆盖的广度
    发表于 08-07 14:30

    挖到宝了!比邻星人工智能综合实验箱,高校新工科的宝藏神器!

    应用场景。从数据采集,到模型推理,都能完整且自如地参与,轻松解锁人工智能全流程实训,让你深度体验AI技术的魅力 。 四、九门课程全覆盖,满足多元学习需求 对于高校教学或者技术学习来说,课程覆盖的广度
    发表于 08-07 14:23

    超小型Neuton机器学习模型, 在任何系统级芯片(SoC)上解锁边缘人工智能应用.

    Neuton 是一家边缘AI 公司,致力于让机器 学习模型更易于使用。它创建的模型比竞争对手的框架小10 倍,速度也快10 倍,甚至可以在最先进的边缘设备上进行人工智能处理。在这篇博文中,我们将介绍
    发表于 07-31 11:38

    新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版(大模型篇)

    人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下,无论是探索未来职业方向,还是更新技术储备,掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手,到课堂用于学术研究的智能工具,大模型正在工作生活
    发表于 07-04 11:10

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】+数据在具身人工智能中的价值

    嵌入式人工智能(EAI)将人工智能集成到机器人等物理实体中,使它们能够感知、学习环境并与之动态交互。这种能力使此类机器人能够在人类社会中有效地提供商品及服务。 数据是一种货币化工具 数据
    发表于 12-24 00:33

    卡诺模型为人工智能领域提供了一种全新的视角

    在探索人工智能如何更深层次满足用户需求、提升用户体验的旅程中,卡诺模型(Kano Model)提供了一个极具价值的理论框架。这一模型不仅为产
    的头像 发表于 12-11 10:17 ?735次阅读

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系?

    嵌入式和人工智能究竟是什么关系? 嵌入式系统是一种特殊的系统,它通常被嵌入到其他设备或机器中,以实现特定功能。嵌入式系统具有非常强的适应性和灵活性,能够根据用户需求进行定制化设计。它广泛应用于各种
    发表于 11-14 16:39

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第6章人AI与能源科学读后感

    、优化等方面的应用有了更清晰的认识。特别是书中提到的基于大数据和机器学习的能源管理系统,通过实时监测和分析能源数据,实现了能源的高效利用和智能化管理。 其次,第6章通过多个案例展示了人工智能
    发表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驱动科学创新》第4章-AI与生命科学读后感

    阅读这一章后,我深感人工智能与生命科学的结合正引领着一场前所未有的科学革命,以下是我个人的读后感: 1. 技术革新与生命科学进步 这一章详细阐述了人工智能如何通过其强大的数据处理和分析能力,加速生命科学
    发表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驱动科学创新》第一章人工智能驱动的科学创新学习心得

    人工智能:科学研究的加速器 第一章清晰地阐述了人工智能作为科学研究工具的强大功能。通过机器学习、深度学习等先进技术,AI能够处理和分析海量数据,发现传统方法难以捕捉的模式和规律。这不仅极大地提高了
    发表于 10-14 09:12

    risc-v在人工智能图像处理应用前景分析

    RISC-V在人工智能图像处理领域的应用前景十分广阔,这主要得益于其开源性、灵活性和低功耗等特点。以下是对RISC-V在人工智能图像处理应用前景的详细分析: 一、RISC-V的基本特点 RISC-V
    发表于 09-28 11:00

    人工智能ai 数电 模电 模拟集成电路原理 电路分析

    人工智能ai 数电 模电 模拟集成电路原理 电路分析 想问下哪些比较容易学 不过好像都是要学的
    发表于 09-26 15:24

    人工智能ai4s试读申请

    目前人工智能在绘画对话等大模型领域应用广阔,ai4s也是方兴未艾。但是如何有效利用ai4s工具助力科研是个需要研究的课题,本书对ai4s基本原理和原则,方法进行描诉,有利于总结经验,拟按照要求准备相关体会材料。看能否有助于入门和提高ss
    发表于 09-09 15:36

    名单公布!【书籍评测活动NO.44】AI for Science:人工智能驱动科学创新

    大力发展AI for Science的原因。 第2章从科学研究底层的理论模式与主要困境,以及人工智能三要素(数据、算法、算力)出发,对AI for Science的技术支撑进行解读。 第3章介绍了在
    发表于 09-09 13:54

    人工智能的第三支柱:数据存储

    借助人工智能数据周期(AI Data Cycle)存储框架,释放数据的AI力量
    的头像 发表于 09-06 10:45 ?643次阅读
    <b class='flag-5'>人工智能</b>的第三支柱:<b class='flag-5'>数据</b><b class='flag-5'>存储</b>