70. kép.png
Skálázható vállalati tárolórendszer, amely lehetővé teszi az adatok zökkenőmentes áramlását a tárolási és a mesterséges intelligencia modellek között. Fotó: Midjourney

A mesterséges intelligencia megváltoztatja a vállalkozások adattárolási és -hozzáférési módját. Ez azért van, mert a hagyományos adattároló rendszereket úgy tervezték, hogy egyszerre csak néhány felhasználó egyszerű parancsait dolgozzák fel, míg a mai, több millió ügynökkel rendelkező MI-rendszereknek folyamatosan és párhuzamosan kell hozzáférniük és feldolgozniuk hatalmas mennyiségű adatot.

A hagyományos tárolórendszerek ma már számos bonyolultsági réteggel rendelkeznek, ami lelassítja a mesterséges intelligenciát, mivel az adatoknak sok rétegen kell áthaladniuk, mielőtt elérik a GPU-t – a grafikus feldolgozó egységet, amelyet a mesterséges intelligencia „agysejtjének” tekintenek.

A Cloudian – amelyet Michael Tso (MIT) és Hiroshi Ohta alapított – segít abban, hogy az adattárolás lépést tartson a mesterséges intelligencia forradalmával. A cég egy skálázható vállalati tárolórendszert fejlesztett ki, amely elősegíti az adatok zökkenőmentes áramlását a tárolási és a mesterséges intelligencia modellek között.

A rendszer csökkenti a bonyolultságot azáltal, hogy párhuzamos számítástechnikát alkalmaz a tárolásban, a mesterséges intelligencia és az adatfunkciókat egyetlen párhuzamos feldolgozási platformra konszolidálja, amely képes nagyméretű adathalmazok tárolására, lekérésére és feldolgozására, nagy sebességű közvetlen kapcsolattal a tárolás, valamint a GPU-k és CPU-k között.

A Cloudian integrált számítási-tárolási platformja leegyszerűsíti a kereskedelmi méretű mesterséges intelligencia eszközök fejlesztését, miközben olyan tárolási infrastruktúrát biztosít a vállalatoknak, amely lépést tud tartani a mesterséges intelligencia robbanásával.

„Az emberek gyakran elfelejtik a mesterséges intelligenciával kapcsolatban, hogy minden az adatokról szól” – mondja Tso. „Nem lehet 10%-kal növelni a mesterséges intelligencia teljesítményét 10%-kal több adattal, és még a tízszer több adat sem elég – ezerszer több adatra van szükség. Az adatok könnyen kezelhető módon történő tárolása és a számítások beágyazása, hogy azokat azonnal elvégezhessük, anélkül, hogy át kellene helyezni őket – ebbe a irányba halad az iparág.”

Objektumtárolás és mesterséges intelligencia

Jelenleg a Cloudian platformja objektumtárolási architektúrát használ, ahol minden típusú adat – dokumentumok, videók , szenzoradatok – egyetlen objektumként, metaadatokkal tárolódik. Az objektumtárolás hatalmas mennyiségű adatot képes kezelni egy lapos struktúrában, így ideális strukturálatlan adatokhoz és MI-rendszerekhez, de korábban lehetetlen volt adatokat közvetlenül egy MI-modellbe küldeni anélkül, hogy először átmásoltuk volna azokat a számítógép memóriájába – ami késleltetést és energiapazarlást okozott.

Júliusban a Cloudian bejelentette, hogy kibővítette objektumtároló rendszerét egy vektoros adatbázissal, amely az adatokat olyan formában tárolja, amely azonnal elérhető a mesterséges intelligencia általi használatra. Az adatok bevitele során a Cloudian valós időben kiszámítja az adatok vektoros formáját, hogy támogassa a mesterséges intelligencia által támogatott eszközöket, például az ajánlómotorokat, a keresést és a mesterséges intelligencia által támogatott asszisztenseket.

A Cloudian bejelentette az NVIDIA-val kötött partnerségét is, amelynek keretében tárolórendszerük közvetlenül a GPU-kkal fog együttműködni. A Cloudian szerint az új rendszer gyorsabb mesterséges intelligencia általi feldolgozást és alacsonyabb számítási költségeket tesz lehetővé.

„Az NVIDIA körülbelül másfél évvel ezelőtt keresett meg minket, mert a GPU-k csak akkor hasznosak, ha van adat, amivel betáplálhatók” – mondta Tso. „Most az emberek rájöttek, hogy könnyebb mesterséges intelligenciát vinni az adatokhoz, mint hatalmas adatmennyiséget mozgatni. A tárolórendszerünkben számos beépített mesterséges intelligencia-képesség található, így az adatokat elő- és utófeldolgozással is elvégezhetjük a gyűjtésük és tárolásuk helyszínéhez közel.”

AI prioritású tárolás

A Cloudian világszerte körülbelül 1000 vállalkozásnak segít a legtöbbet kihozni adataiból, beleértve a nagy gyártókat, pénzintézeteket, egészségügyi intézményeket és kormányzati szerveket.

Például a Cloudian tárolóplatformja segít egy nagy autógyártónak a mesterséges intelligencia használatában annak meghatározásában, hogy az egyes gyártórobotjai mikor igényelnek karbantartást. A Cloudian az Egyesült Államok Nemzeti Orvostudományi Könyvtárával is együttműködik a kutatási cikkek és szabadalmak tárolásában, valamint a Nemzeti Rákkutató Adatbázissal a tumor DNS-szekvenciák – olyan gazdag adatkészletek – tárolásában, amelyeket a mesterséges intelligencia feldolgozhat az új kezelések vagy felfedezések fejlesztésének elősegítése érdekében.

„A GPU-k nagyszerűen elősegítik a számítási teljesítményt” – mondja Tso. „Moore törvénye kétévente megduplázza a számítási teljesítményt, de a GPU-k képesek párhuzamosítani a feladatokat egy chipen, több GPU-t láncba kötni, és túlszárnyalni Moore törvényét. Ez a skála az intelligencia új szintjeire emeli a mesterséges intelligenciát, de a GPU-k csak úgy hozhatják ki a maximumot, ha a számítási teljesítményükkel megegyező ütemben adagolják az adatokat – ennek pedig csak úgy lehet véget vetni, ha eltávolítjuk az összes közvetítő réteget a GPU és az adatok között.”

(Az MIT szerint)

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