תמונה 70.png
מערכת אחסון ארגונית ניתנת להרחבה המאפשרת זרימה חלקה של נתונים בין מודלים של אחסון לבינה מלאכותית. צילום: Midjourney

בינה מלאכותית משנה את האופן שבו עסקים מאחסנים וניגשים לנתונים. הסיבה לכך היא שמערכות אחסון נתונים מסורתיות תוכננו לעבד פקודות פשוטות ממספר קטן של משתמשים בו זמנית, בעוד שמערכות בינה מלאכותית של ימינו, עם מיליוני סוכנים, צריכות לגשת ולעבד כמויות אדירות של נתונים באופן רציף ובמקביל.

מערכות אחסון מסורתיות כוללות כיום שכבות מורכבות רבות, מה שמאט את הבינה המלאכותית מכיוון שהנתונים צריכים לעבור דרך שכבות רבות לפני שהם מגיעים ל-GPU - יחידת עיבוד הגרפיקה, הנחשבת ל"תא המוח" של הבינה המלאכותית.

Cloudian - שנוסדה על ידי מייקל טסו (מ-MIT) והירושי אוטה - מסייעת לאחסון נתונים לעמוד בקצב מהפכת הבינה המלאכותית. החברה פיתחה מערכת אחסון ארגונית ניתנת להרחבה המסייעת לנתונים לזרום בצורה חלקה בין מודלי אחסון לבינה מלאכותית.

המערכת מפחיתה את המורכבות על ידי יישום מחשוב מקבילי לאחסון, איחוד פונקציונליות של בינה מלאכותית ונתונים בפלטפורמת עיבוד מקבילית אחת המסוגלת לאחסן, לאחזר ולעבד מערכי נתונים בקנה מידה גדול, עם קישוריות ישירה במהירות גבוהה בין האחסון למעבדים הגרפיים והמעבדים כאחד.

פלטפורמת המחשוב-אחסון המשולבת של Cloudian מפשטת את בניית כלי הבינה המלאכותית בקנה מידה מסחרי, תוך שהיא מספקת לארגונים תשתית אחסון שיכולה לעמוד בקצב הפיצוץ של הבינה המלאכותית.

"דבר אחד שאנשים לעתים קרובות שוכחים לגבי בינה מלאכותית הוא שזה הכל עניין של נתונים", אומר טסו. "אי אפשר להשיג שיפור של 10% בביצועי הבינה המלאכותית עם 10% יותר נתונים, ואפילו פי 10 יותר נתונים זה לא מספיק - צריך פי 1,000 יותר נתונים. אחסון נתונים בצורה שקל לניהול, והטמעת חישובים ממש שם כדי שתוכלו לעשות זאת מיד כשהם מגיעים, מבלי שתצטרכו להזיז אותם - לשם התעשייה הולכת."

אחסון אובייקטים ובינה מלאכותית

נכון לעכשיו, הפלטפורמה של Cloudian משתמשת בארכיטקטורת אחסון אובייקטים, שבה כל סוגי הנתונים - מסמכים, סרטונים , נתוני חיישנים - מאוחסנים כאובייקטים בודדים עם מטא-דאטה. אחסון אובייקטים יכול לנהל כמויות אדירות של נתונים במבנה שטוח, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור נתונים לא מובנים ומערכות בינה מלאכותית, אך בעבר היה בלתי אפשרי לשלוח נתונים ישירות למודל בינה מלאכותית מבלי להעתיק אותם תחילה לזיכרון המחשב - מה שגרם להשהייה ובזבוז אנרגיה.

ביולי, Cloudian הודיעה כי הרחיבה את מערכת אחסון האובייקטים שלה עם מסד נתונים וקטורי, המאחסן נתונים בצורה הזמינה באופן מיידי לשימוש בבינה מלאכותית. כאשר הנתונים נקלטים, Cloudian מחשבת את הצורה הווקטורית של הנתונים בזמן אמת כדי לתמוך בכלי בינה מלאכותית כגון מנועי המלצה, חיפוש ועוזרי בינה מלאכותית.

Cloudian הכריזה גם על שותפות עם NVIDIA כדי שמערכת האחסון שלה תעבוד ישירות עם הכרטיסים הגרפיים שלה. Cloudian מסרה כי המערכת החדשה מאפשרת עיבוד מהיר יותר של בינה מלאכותית ועלויות מחשוב נמוכות יותר.

"NVIDIA פנתה אלינו לפני כשנה וחצי מכיוון שמעבדים גרפיים שימושיים רק כאשר יש נתונים להזין אותם", אמר טסו. "עכשיו אנשים מבינים שקל יותר להביא בינה מלאכותית לנתונים מאשר להעביר כמויות עצומות של נתונים. למערכת האחסון שלנו יש הרבה יכולות בינה מלאכותית מובנות, כך שנוכל לעבד מראש ולעבד לאחר מכן את הנתונים קרוב למקום שבו אנו אוספים ומאחסנים אותם."

אחסון עדיפות של בינה מלאכותית

Cloudian עוזרת לכ-1,000 עסקים ברחבי העולם להפיק את המרב מהנתונים שלהם, כולל יצרנים גדולים, מוסדות פיננסיים, מתקני בריאות וסוכנויות ממשלתיות.

לדוגמה, פלטפורמת האחסון של Cloudian מסייעת ליצרנית רכב גדולה להשתמש בבינה מלאכותית כדי לקבוע מתי כל אחד מרובוטי הייצור שלה זקוק לתחזוקה. Cloudian משתפת פעולה גם עם הספרייה הלאומית לרפואה של ארה"ב לאחסון מאמרי מחקר ופטנטים, ועם מסד הנתונים הלאומי לסרטן לאחסון רצפי DNA של גידולים - מערכי נתונים עשירים שבינה מלאכותית יכולה לעבד כדי לסייע בפיתוח טיפולים או תגליות חדשות.

"מעבדים גרפיים (GPU) הם גורם מאפשר נהדר", אומר טסו. "חוק מור מכפיל את כוח המחשוב כל שנתיים, אבל מעבדים גרפיים יכולים למקביל משימות על שבב, לשרשר מספר מעבדים גרפיים יחד, ולעלות על חוק מור. קנה מידה זה דוחף את הבינה המלאכותית לרמות חדשות של אינטליגנציה, אבל הדרך היחידה לגרום למעבדים גרפיים לעשות את המיטב היא להזין נתונים באותו קצב כמו כוח המחשוב שלהם - והדרך היחידה לעשות זאת היא להסיר את כל שכבות המתווכות בין המעבד הגרפי לנתונים שלך."

(על פי MIT)

מקור: https://vietnamnet.vn/cloudian-dua-du-lieu-den-gan-ai-hon-bao-gio-het-2433241.html