תמונה לשיעור 70.png
מערכת אחסון ניתנת להרחבה לעסקים, המאפשרת זרימת נתונים חלקה 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 לטפל בפקודות 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 מרובות לפני שהם מגיעים למעבד הגרפי - מעבד הגרפיקה, הנחשב ל"מוח" 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 ניתנת להרחבה עבור ארגונים, המאפשרת זרימת נתונים חלקה בין מודלי אחסון לבינה מלאכותית.

מערכת זו מפחיתה את המורכבות על ידי יישום מחשוב מקבילי לאחסון, איחוד פונקציונליות 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 האחסון והמחשוב המשולבת של Cloudian מפשטת את הפיתוח של כלי בינה מלאכותית בקנה מידה מסחרי, תוך מתן תשתית אחסון לעסקים המסוגלת לעמוד בקצב פריחת הבינה המלאכותית.

"דבר אחד שאנשים מתעלמים ממנו לעתים קרובות בנוגע לבינה מלאכותית הוא שזה הכל עניין של נתונים", אמר טסו. "אי אפשר להגדיל את ביצועי הבינה המלאכותית ב-10% רק על ידי 10% יותר נתונים, אפילו לא פי 10 נתונים - צריך פי 1,000 נתונים. אחסון נתונים בצורה שקל לניהול, תוך הטמעת חישובים ישירות בתוכם כך שניתן יהיה לעבד אותם מיד עם הזנתם מבלי שיהיה צורך להזיז אותם - זה הכיוון שאליו הולכת התעשייה."

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, אידיאלי עבור נתונים לא מובנים ומערכות בינה מלאכותית, אך בעבר היה בלתי אפשרי לשלוח נתונים ישירות למודל הבינה המלאכותית מבלי להעתיק אותם תחילה לזיכרון המחשב - מה שגרם להשהייה וצריכת חשמל גבוהה.

ביולי האחרון, Cloudian הודיעה כי הרחיבה את מערכת אחסון האובייקטים שלה עם מסד נתונים וקטורי, המאחסן נתונים בפורמט מוכן לשימוש מיידי באמצעות בינה מלאכותית. לאחר טעינת הנתונים, Cloudian מבצעת חישובי וקטור בזמן אמת של הנתונים כדי לתמוך בכלי בינה מלאכותית כגון מנועי המלצה, מנועי חיפוש ועוזרי בינה מלאכותית.

Cloudian הכריזה גם על שותפות עם NVIDIA לפיתוח מערכת אחסון שעובדת ישירות עם הכרטיסים הגרפיים של החברה. Cloudian אומרת שמערכת חדשה זו מאפשרת עיבוד מהיר יותר של בינה מלאכותית ומפחיתה את עלויות המחשוב.

"NVIDIA יצרה איתנו קשר לפני כשנה וחצי מכיוון שמעבדים גרפיים שימושיים רק כאשר יש זרם רציף של נתונים ש'מזינים' אותם", אמר טסו. "עכשיו אנשים מבינים שקל יותר להביא בינה מלאכותית לנתונים מאשר להעביר בלוקים גדולים של נתונים. מערכת האחסון שלנו משלבת פונקציות רבות של בינה מלאכותית, כך שנוכל לעבד מראש ולעבד לאחר מכן נתונים ליד המקום שבו אנו אוספים ומאחסנים אותם."

אחסון מועדף על ידי בינה מלאכותית

Cloudian מסייעת לכ-1,000 עסקים ברחבי העולם למקסם את ערך הנתונים שלהם, כולל יצרנים גדולים, מוסדות פיננסיים, מתקני בריאות וסוכנויות ממשלתיות.

לדוגמה, פלטפורמת האחסון של Cloudian תומכת ביצרנית רכב גדולה המשתמשת בבינה מלאכותית כדי לקבוע מתי נדרשת תחזוקה לרובוטי ייצור בודדים. Cloudian משתפת פעולה גם עם הספרייה הלאומית לרפואה של ארה"ב כדי לאחסן מאמרי מחקר ופטנטים, ועם מסד הנתונים הלאומי לסרטן כדי לאחסן רצפי DNA של גידולים - מערכי נתונים עשירים שבינה מלאכותית יכולה לעבד כדי לתמוך במחקר על טיפולים או תגליות חדשות.

"מעבדים גרפיים (GPU) הם כוח מניע פנטסטי", אמר טסו. "חוק מור מכפיל את כוח המחשוב כל שנתיים, אבל מעבדים גרפיים יכולים לבצע משימות במקביל על שבב, לחבר מספר מעבדים גרפיים יחד, וללכת הרבה מעבר לחוק מור. קנה מידה זה דוחף את הבינה המלאכותית לרמות חדשות של אינטליגנציה, אבל הדרך היחידה שבה מעבדים גרפיים יכולים לעבוד במלוא הקיבולת היא לספק נתונים במהירות התואמת את כוח המחשוב שלהם - והדרך היחידה לעשות זאת היא לבטל את כל השכבות הביניים 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